推薦序
前言
第1章　信用管理基礎(chǔ)　/1
1.1　信用與管理　/2
1.2　風(fēng)控術(shù)語解讀　/3
　1.2.1　信貸基礎(chǔ)指標(biāo)　/4
　1.2.2　信貸風(fēng)險指標(biāo)　/5
1.3　企業(yè)信貸風(fēng)控架構(gòu)　/7
1.4　本章小結(jié)　/10
第2章　評分卡　/11
2.1　評分卡概念　/12
　2.1.1　適用客群　/13
　2.1.2　用途　/14
2.2　建模流程　/15
2.3　模型設(shè)計　/16
　2.3.1　業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化　/17
　2.3.2　賬齡分析與時間窗口設(shè)計　/17
　2.3.3　數(shù)據(jù)集切分　/19
　2.3.4　樣本選擇　/20
　2.3.5　采樣與加權(quán)　/21
2.4　數(shù)據(jù)與變量解讀　/25
2.5　本章小結(jié)　/26
第3章　機(jī)器學(xué)習(xí)　/27
3.1　基本概念　/28
　3.1.1　空間表征　/29
　3.1.2　模型學(xué)習(xí)　/31
　3.1.3　模型評價　/32
3.2　廣義線性模型　/33
　3.2.1　多元線性回歸模型　/34
　3.2.2　經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險與結(jié)構(gòu)風(fēng)險　/35
　3.2.3　極大似然估計　/38
3.3　邏輯回歸　/39
　3.3.1　sigmoid函數(shù)　/40
　3.3.2　最大似然估計　/41
　3.3.3　多項(xiàng)邏輯回歸學(xué)習(xí)　/41
　3.3.4　標(biāo)準(zhǔn)化　/42
3.4　性能度量　/44
　3.4.1　誤差　/45
　3.4.2　混淆矩陣與衍生指標(biāo)　/45
　3.4.3　不均衡模型評價　/48
　3.4.4　業(yè)務(wù)評價　/52
3.5　上線部署與監(jiān)控　/55
　3.5.1　上線部署　/55
　3.5.2　前端監(jiān)控　/57
　3.5.3　后端監(jiān)控　/59
3.6　迭代與重構(gòu)　/61
　3.6.1　模型迭代　/61
　3.6.2　模型重構(gòu)　/62
3.7　輔助模型　/62
　3.7.1　XGBoost　/63
　3.7.2　模型解釋性　/74
　3.7.3　因子分解機(jī)　/81
3.8　模型合并　/82
3.9　本章小結(jié)　/86
第4章　用戶分群　/87
4.1　辛普森悖論　/88
4.2　監(jiān)督分群　/90
　4.2.1　決策樹原理　/90
　4.2.2　決策樹分群　/92
　4.2.3　生成拒絕規(guī)則　/95
4.3　無監(jiān)督分群　/105
　4.3.1　GMM原理　/106
　4.3.2　GMM分群　/107
4.4　用戶畫像與聚類分析　/108
　4.4.1　數(shù)據(jù)分布可視化　/109
　4.4.2　K均值聚類　/110
　4.4.3　均值漂移聚類　/111
　4.4.4　層次聚類　/113
　4.4.5　t�睸NE聚類　/114
　4.4.6　DBSCAN聚類　/115
　4.4.7　方差分析　/117
4.5　本章小結(jié)　/119
第5章　數(shù)據(jù)探索與特征工程　/120
5.1　探索性數(shù)據(jù)分析　/121
　5.1.1　連續(xù)型變量　/122
　5.1.2　離散型變量　/123
　5.1.3　代碼實(shí)現(xiàn)　/123
5.2　特征生成　/126
　5.2.1　特征聚合　/127
　5.2.2　特征組合　/145
5.3　特征變換　/147
　5.3.1　卡方分箱　/148
　5.3.2　聚類分箱　/150
　5.3.3　分箱對比　/151
　5.3.4　箱的調(diào)整　/154
　5.3.5　兩種特殊的調(diào)整方法　/156
　5.3.6　WOE映射　/158
5.4　本章小結(jié)　/158
第6章　特征篩選與建�！�/159
6.1　初步篩選　/160
　6.1.1　缺失率　/160
　6.1.2　信息量　/161
　6.1.3　相關(guān)性　/162
　6.1.4　代碼實(shí)現(xiàn)　/163
6.2　逐步回歸　/164
　6.2.1　F檢驗(yàn)　/165
　6.2.2　常見逐步回歸策略　/165
　6.2.3　檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)　/166
　6.2.4　代碼實(shí)現(xiàn)　/167
6.3　穩(wěn)定性　/167
6.4　負(fù)樣本分布圖　/169
6.5　評分卡案例　/171
6.6　本章小結(jié)　/189
第7章　拒絕推斷　/190
7.1　偏差產(chǎn)生的原因　/191
7.2　數(shù)據(jù)驗(yàn)證　/193
7.3　標(biāo)簽分裂　/193
7.4　數(shù)據(jù)推斷　/195
　7.4.1　硬截斷法　/195
　7.4.2　模糊展開法　/198
　7.4.3　重新加權(quán)法　/199
　7.4.4　外推法　/200
　7.4.5　迭代再分類法　/202
7.5　本章小結(jié)　/204
第8章　模型校準(zhǔn)與決策　/205
8.1　模型校準(zhǔn)的意義　/206
8.2　校準(zhǔn)方法　/207
　8.2.1　通用校準(zhǔn)　/208
　8.2.2　多模型校準(zhǔn)　/210
　8.2.3　錯誤分配　/214
　8.2.4　權(quán)重還原　/215
8.3　決策與應(yīng)用　/215
　8.3.1　最優(yōu)評分切分　/216
　8.3.2　交換集分析　/216
　8.3.3　人工干預(yù)　/218
8.4　本章小結(jié)　/219
第9章　模型文檔　/220
9.1　模型背景　/221
9.2　模型設(shè)計　/222
　9.2.1　模型樣本　/222
　9.2.2　壞客戶定義　/222
9.3　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　/223
　9.3.1　數(shù)據(jù)提取　/223
　9.3.2　歷史趨勢聚合　/224
　9.3.3　缺失值與極值處理　/224
　9.3.4　WOE處理　/225
9.4　變量篩選　/225
　9.4.1　根據(jù)IV值進(jìn)行初篩　/226
　9.4.2　逐步回歸分析　/226
　9.4.3　模型調(diào)優(yōu)　/226
9.5　最終模型　/227
　9.5.1　模型變量　/227
　9.5.2　模型表現(xiàn)　/228
　9.5.3　模型分制轉(zhuǎn)換　/228
9.6　表現(xiàn)追蹤　/228
9.7　附件　/229
9.8　本章小結(jié)　/231