Python机器学习金融风控信用评分卡模型源码+数据，信用评分卡模型-逻辑回归模型 完整代码包 data:数据文件 code:代码文件 notebook:基于notebook的实现

银行和信用卡公司等贷方使用信用评分来评估向消费者放贷所带来的潜在风险，并减轻坏账造成的损失。 贷方使用信用评分来确定谁有资格获得贷款、利率是多少以及信用额度是多少。 贷方还使用信用评分来确定哪些客户可能带来最多的收入。 在授权访问或授予信用之前使用信用或身份评分是可信系统的实现。 信用评分不仅限于银行。 其他组织，例如移动电话公司、保险公司、房东和政府部门，也采用相同的技术。 信用评分也与使用许多类似技术的数据挖掘有很多重叠之处。

基于逻辑回归完成信用评分卡建模任务.zip

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某网贷行业贷款，包括信用违约标签（因变量）、建模所需的基础与加工字段（自变量）、相关用户的网络行为原始数据，关于信用评分模型的应用以及实现，进行信用评分卡构建，以此来对客户贷款进行风险预警。

网络上搜集的一些python信用评分卡代码，供大家参考，谢谢！ 评分卡是信用风险评估和互联网金融领域常用的建模方法，并不简单对应于某种机器学习算法，而是一种通用建模框架。其原理是先将分箱后的原始数据进行特征工程变换，再使用线性模型建模。 评分卡建模理论通常适用于信用评估领域，例如信用卡风险评估和贷款发放业务。在其它领域，评分卡建模也可以作为分数评估，例如客服质量打分和芝麻信用打分。

预测信用评分 在这个数据科学项目中，我们将通过建立信用评分预测模型来预测借款人违约的机会。 使用的技巧 决策树分类器 随机森林分类器 逻辑回归 支持向量机 人工神经网络 在该项目使用的五种技术中，发现人工神经网络具有82％的最高精度。 数据集： Credit_Scoring.csv 多合一笔记本： Credit_Scoring.ipynb

压缩包包含数据和代码，数据来自kaggle竞赛平台上的give me some credit上的竞赛项目。项目主要目标是提升auc和ks值，使用多种模型对比，最终算出最好的模型

推荐给做评分卡和做类似模型的同学。从头到尾介绍得非常细致，作者之前还写了一本很棒的书是数据挖掘数据准备，两本书共同的特点是附带了完整的SAS宏代码，让人觉得超级实在。

影响个人信用的因素很多。 将套索技术引入个人信用评估，分别建立套索逻辑，套索支持向量机和组套索逻辑模型。 变量选择和参数估计也同时进行。 根据某贷款平台的个人信用数据集，可以通过实验得出结论，与全变量Logistic模型和逐步Logistic模型相比，Group Lasso-Logistic模型的变量选择能力最强，其次是套索物流和套索SVM。 这三个基于套索变量选择的模型都具有比逐步选择更好的过滤能力。 同时，组套索逻辑模型可以消除或保留相关的虚拟变量作为一个组，以方便模型解释。 在预测准确性方面，Lasso-SVM在训练集中对默认用户的预测准确性最高，而在测试集中，Group Lasso-logistic对默认用户的分类准确性最高。 无论是在训练集中还是在测试集中，套索逻辑模型对于非默认用户都具有最佳分类精度。 基于套索变量选择的模型还可以更好地筛选出影响个人信用风险的关键因素。