Home Credit 违约风险 - Kaggle 竞赛

Home Credit 违约风险 - Kaggle 竞赛 https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk/code 背景 在Kaggle Home Credit 违约风险竞赛中，参与者试图从应用程序、人口统计和历史信用行为数据中预测客户未来的支付行为。由于我在金融方面的学术背景，我想尝试一下信用风险数据集，这似乎是一个有趣的挑战。 0.8 的 ROC AUC 足以跻身本次比赛的获胜者之列，所以这就是我的目标。我想在这个数据集上尝试一些新方法，例如使用自动编码器进行特征缩减。 当前状态 主数据集包含 120 个特征和一个二进制目标变量。使用补充数据集，我能够将独立特征数增加到 1400 多个。我进行手动特征选择以将维度降低到 290 个最重要的特征。我目前正在使用自动编码器来替代手动特征选择。 使用 LightGBM，我能够获得超过 0.78 的 ROC AUC。现在我将不得不进行超参数调整以改进这个结果。