目录
1.金融风控论文复现
2.项目背景介绍
3.lightgbm算法介绍
4.数据集介绍
5.合规风险提醒
6.技术工具
7.实验过程
8.总结
1.金融风控论文复现
今天发现有篇期刊《基于Stacking融合模型的信用贷款违约预测的研究——以Give Me Some Credit数据集为例》发布与去年，有197次下载量。Toby老师以lightgbm算法为base model尝试简单复现一下。
2.项目背景介绍
银行贷款审批预测模型是一种基于机器学习算法的应用，旨在帮助银行提高贷款审批的效率和准确性。该模型利用客户的个人信息、财务状况和贷款申请信息等数据，预测客户的贷款审批结果，即是否批准该客户的贷款申请。
背景介绍：在传统的银行贷款审批流程中，工作人员需要手动审核客户提交的贷款申请资料，这一过程既费时又容易出错。为了提高审批效率、降低风险，许多银行开始引入机器学习模型来辅助贷款审批决策。这些模型可以根据历史数据和客户信息，快速而准确地预测贷款的批准结果，帮助银行更好地管理风险，提高贷款审批的效率和客户体验。
银行贷款审批预测模型的建立需要一定数量的历史贷款数据和客户信息作为训练集，以便模型学习客户的贷款偿还行为和审批决策规律。通过合理地处理和分析这些数据，建立起贷款审批预测模型，银行可以实现更智能化、高效化的贷款审批流程，为客户提供更优质的金融服务。
构建银行贷款审批预测模型是一个典型的二分类问题。以下是一个基于“Give Me Some Credit”数据集的Python文章示例，包括数据的描述性统计、预处理、可视化、特征工程、模型构建和评估的步骤。
3.lightgbm算法介绍
1. 高效性
基于Histogram的优化：LightGBM在决策树的构建过程中使用直方图算法，这可以减少计算量并提高训练速度。
多线程支持：算法支持多线程，可以充分利用多核处理器的计算能力。
2. 灵活性
多种目标函数：支持多种目标函数，如回归、分类、排名等。
自定义目标函数和评估函数：用户可以自定义目标函数和评估函数，以适应特定的机器学习任务。
3. 准确性
基于Leaf-wise的树生长策略：传统的梯度提升树使用Level-wise（一层一层地）的树生长策略，而LightGBM采用Leaf-wise（从叶子节点开始）的策略，这可以减少过拟合并提高模型的准确性。
特征并行和数据并行：LightGBM支持特征并行和数据并行，进一步提高模型训练的效率和准确性。
4. 可扩展性
分布式支持：LightGBM支持分布式训练，可以处理大规模数据集。
5. 缺失值处理
内置缺失值处理：算法可以自动处理数据中的缺失值，提高了模型的鲁棒性。
6. 类别特征支持
优化的类别特征处理：LightGBM对类别特征进行了优化，提高了处理效率。
7. 早停法（Early Stopping）
内置早停支持：在训练过程中，如果验证集的性能不再提升，则停止训练，以避免过拟合。
8. 模型压缩
模型压缩功能：LightGBM提供了模型压缩功能，可以减少模型大小，提高模型的部署效率。
9. 应用领域
LightGBM适用于各种领域，包括但不限于金融风控、推荐系统、广告点击率预测（CTR）、生物信息学等。
10. 开源和社区支持
LightGBM是一个开源项目，拥有活跃的社区支持，不断有新的功能和改进被添加。
4.数据集介绍
"Give Me Some Credit" 是一个公开的银行贷款违约数据集，通常用于信用评分和贷款违约预测的机器学习竞赛和项目。这个数据集提供了一个机会，让数据科学家能够练习构建预测模型，以确定借款人是否会在将来违约。该数据集包含200k+的记录，每个记录包含借款人的各种财务指标和信用评分。
关键特点：
多特征：数据集包含多个与借款人财务状况相关的特征，如信用评分、债务收入比、贷款金额等。
二分类问题：目标变量是二元的，表示借款人在一定期限内是否严重违约。
大规模：数据集通常包含大量的样本，适合用来训练机器学习模型。
变量中文释义：
loan_amnt: 贷款金额。term: 贷款期限（短期或长期）。int_rate: 年化利率。installment: 月还款额。home_ownership: 房屋所有权状况（自有、租赁、所有其他）。annual_inc: 年收入。verification_status: 收入验证状态。loan_status: 贷款状态。pymnt_plan: 还款计划。dti: 债务收入比。delinq_2yrs: 过去两年的违约次数。inq_last_6mths: 过去6个月的查询次数。open_acc: 开放账户数。pub_rec: 公共记录中的条目数。revol_bal: 循环信用余额。total_acc: 总账户数。out_prncp: 未偿本金余额。out_prnj: 未偿利息余额。total_pymnt: 总还款额。total_pymnt_inv: 总投资的总还款额。total_rec_prncp: 回收的本金总额。total_rec_int: 回收的利息总额。total_rec_late_fee: 回收的滞纳金总额。recoveries: 回收金额。collection_recovery_fee: 催收和回收费用。last_pymnt_amnt: 上次还款金额。last_pymnt_d: 上次还款日期。seriously_delinq_num: 严重违约次数。tot_cur_bal: 当前余额总额。total_bc_limit: 总信用卡限额。total_il_high_credit_limit: 总投资的高信用额度。
使用场景：
信用评分模型：构建模型预测借款人的信用风险。
贷款违约预测：预测借款人是否会违约。
风险管理：帮助银行和金融机构评估贷款申请的风险。
5.合规风险提醒
根据巴塞尔协议和国内金融办法规。各位建模人员请注意，对于敏感的金融数据和贷款审批模型的构建，需要遵守相关的法律和规定，并确保数据隐私和安全。建议在实际操作中谨慎处理和使用这些数据，以保护客户的隐私和信息安全。
6.技术工具
Python版本:4
代码编辑器：jupyter notebook/spyder/miniconda
具体安装流程，请参考Toby老师之前文章《Anaconda下载和安装指南》
7.建模实验过程
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python中的scikit-learn库构建决策树模型进行银行贷款审批预测：
导入包
import pandas as pdimport numpy as np
# 加载数据集
df = pd.read_csv('give_me_some_credit.csv')# 显示数据集的前几行
print(df.head())# 描述性统计
print(df.describe())数据预处理
处理缺失值、异常值和转换数据类型。
# 检查缺失值print(df.isnull().sum())
# 填充或删除缺失值df = df.dropna() # 或者使用df.fillna(method='ffill')进行填充
# 转换数据类型df['credit_score'] = df['credit_score'].astype(np.int64)
数据可视化
使用直方图和箱型图来可视化数据分布。
import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 绘制信用评分的直方图sns.histplot(df['credit_score'], bins=50, kde=True)plt.title('Distribution of Credit Scores')plt.show()
# 绘制贷款金额的箱型图sns.boxplot(x=df['loan_amnt'])plt.title('Loan Amount Boxplot')plt.show()
特征工程
选择重要特征，创建新特征，编码分类变量。
# 选择特征features = ['credit_score', 'inq_last_6mths', 'delinq_2yrs', 'loan_amnt']# 编码分类变量df = pd.get_dummies(df, columns=['grade', 'sub_grade'], drop_first=True)
构建模型
使用LightGBM构建预测模型。
from lightgbm import LGBMClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分训练集和测试集X = df[features]y = (df['seriously_逾期'] == 0).astype(int) # 假设'seriously_逾期'是目标变量X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型model = LGBMClassifier()model.fit(X_train, y_train)
模型评估
评估模型的性能。
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score# 预测测试集y_pred = model.predict(X_test)# 计算准确率和AUCaccuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')print(f'ROC AUC: {roc_auc:.4f}')
8.stacking融合模型
在机器学习中，模型融合是一种提高预测性能的技术，它结合了多个模型的预测结果以产生最终预测。以下是使用Python构建逻辑回归、K近邻、神经网络、随机森林、LightGBM、XGBoost、AdaBoost和CatBoost模型，并将它们用于三种不同情况下的Stacking模型融合的示例代码。
基本设置
pip install numpy scipy scikit-learn lightgbm xgboost catboost导入库
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.neural_network import MLPClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifierfrom lightgbm import LGBMClassifierfrom xgboost import XGBClassifierfrom catboost import CatBoostClassifierfrom sklearn.ensemble import StackingClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score
数据加载与预处理
# 加载数据df = pd.read_csv('data.csv')# 划分特征和目标X = df.drop('target', axis=1)y = df['target']# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 特征缩放scaler = StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)
定义模型
logreg = LogisticRegression()knn = KNeighborsClassifier()mlp = MLPClassifier(max_iter=500)rf = RandomForestClassifier()lgb = LGBMClassifier()xgb = XGBClassifier()ada = AdaBoostClassifier()cat = CatBoostClassifier()
情况1: 简单的模型堆叠
# 定义基线模型和堆叠模型base_models = [logreg, knn, rf]stack_model = LogisticRegression()# 堆叠分类器stack_clf = StackingClassifier(estimators=[('logreg', logreg), ('knn', knn), ('rf', rf)], final_estimator=stack_model)
情况2: 包含高级模型的堆叠
# 定义更复杂的基线模型和堆叠模型base_models_advanced = [rf, lgb, xgb, ada, cat]stack_model_advanced = LGBMClassifier()# 堆叠分类器stack_clf_advanced = StackingClassifier(estimators=[('rf', rf), ('lgb', lgb), ('xgb', xgb), ('ada', ada), ('cat', cat)], final_estimator=stack_model_advanced)
情况3: 使用神经网络作为最终估计器的堆叠
# 定义基线模型和使用神经网络的堆叠模型base_models_nn = [logreg, knn, rf, lgb, xgb]stack_model_nn = MLPClassifier(max_iter=500)# 堆叠分类器stack_clf_nn = StackingClassifier(estimators=[('logreg', logreg), ('knn', knn), ('rf', rf), ('lgb', lgb), ('xgb', xgb)], final_estimator=stack_model_nn)
训练和评估模型
# 训练简单的堆叠模型stack_clf.fit(X_train, y_train)y_pred = stack_clf.predict(X_test)print(f'Simple Stacking Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}')# 训练高级堆叠模型stack_clf_advanced.fit(X_train, y_train)y_pred_advanced = stack_clf_advanced.predict(X_test)print(f'Advanced Stacking Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_advanced):.4f}')# 训练使用神经网络的堆叠模型stack_clf_nn.fit(X_train, y_train)y_pred_nn = stack_clf_nn.predict(X_test)print(f'NN Stacking Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_nn):.4f}')
请注意，这个示例代码提供了一个基本的框架，您可能需要根据实际的数据集和问题进行调整。例如，您可能需要调整每个模型的参数，处理缺失值，进行特征工程等。此外，评估模型时，除了准确率之外，还可以使用其他指标，如AUC-ROC、F1分数等，以获得更全面的模型性能评估。
9.结论
文章通过金融风控论文复现give me some credit案例，展开银行信贷项目背景介绍,lightgbm算法介绍,give me some credit数据集介绍，合规风险提醒，技术工具，实验过程，stacking融合模型描述。大致介绍了风控建模的基础流程。
10.相关课程
由于时间有限，难以详细展开叙述。更多give me some credit案例实战讲解请参考《python信用评分卡建模附代码》。微信二维码扫一扫收藏课程。
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