个贷违约预测方案总结

个贷违约预测方案总结1 赛题分析 2 解决方案 2 1 方案架构 2 2 数据预处理 2 2 1 特征处理 2 2 2 缺失值处理 2 2 3 异常值处理 2 3 数据探索与分析 2 3 1 双表数据探索分析 数据 2 3 2 双表数据探索分析 特征 2 3 3 双表数据分析小结 2 4 特征分析与构建 2 4 1 特征重要度分析 2 4 2 构建重要特征 2 5 数据过滤 2 6 特征工程 2 6 1 目标编码 2 6 2 交叉特征 2 7 算法模型 2 8 提分要点 3 思考与总结 个贷违约预测方案总结

  大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

1. 赛题分析

问题描述:

  • 本赛题要求利用已有的与目标客群稍有差异的另一批信贷数据,辅助创建目标业务风控模型,利用迁移学习捕捉不同业务中用户基本信息与违约行为之间的关联,帮助实现对新业务的用户违约预测。

数据:

  • 训练数据10000(train_public)-P表
  • 测试数据5000(test_public)
  • 辅助建模数据(train_internet.csv)-I表

评价指标:AUC

2. 解决方案

2.1 方案架构

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编程小号
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