關于模型的100個問答-part2

一

距離過年還有8天，沒錯的，我跟你一樣還沒有休假。深圳這段時間是冷到刺骨了，就是冷到我今天才來更新，不要煩我每次都要說這段話，畢竟是生活中無處表達，只能在這抒發了。

上周的part1,感謝留言區的大神的回答，也補充了我知識的缺陷，謝謝！

今天能寫多少的問題就寫多少個問題哈，有些我是想到就寫上去了，也希望在這篇文章也能有大神出沒，這個系列就是把一些零碎的知識匯總一下。

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1、我生成的評分，用哪個woe啊。

woe,一般情況下有三個數據集的woe,這個套路跟參數估計一個道理。

1、用訓練集的woe，因為訓練集的數據范圍廣，覆蓋面廣

2、用訓練集+測試集的數據疊加在一起，算一個woe，數據比之前的更廣。

3、用驗證數據集的woe,接近現在的時間，可以代表當下的客戶形態。但是驗證的數據一般就是1 2個月的數據，所以覆蓋面就不知道那么廣。

我比較常用的是第二種方式。你這時候可能問，那參數估計要不要配套，我建議是配套，但是我只是建議~~

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2、我做的模型，ks很高啊，為什么我A層的客戶比B層客戶逾期率還高？

這種情況經常發生，訓練集中分層明明是完美分層，A-E逾期率依次遞減，批核率依次遞減，這時候你的驗證集要是小的波動，要是a層比b層還高出5%的話，這就明顯是世界對你狠狠的恨意了，處理建議：

1、把你這a層，要是全面一些就ab兩層的壞客戶都全拿出來，按照每個變量的得分，看下是那些變量讓你的壞客戶的跑到A層的，把這個變量替換成別的變量，重新擬合。

2、如果你的驗證的ab層區分度不夠，但是還是優于c層較多的，可以分層四層，把ab兩層放在一起。對外就說，這個模型分成四層比較合適，誰規定一定要分5層的。

3、檢查是不是你把白戶放進去建模了，其實很多公司對白戶這類客戶都有點束手束腳，假設你把白戶（征信空白）放進去，且這種查詢次數為0且負債為0（征信報告）的得分較高的話，可能會出現一些逾期白戶進入ab層。

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3、為什么你一直說的都是邏輯回歸？

在建模工作中，我會根據這個模型需不需要業務的解釋，例如a卡，需要跟產品，審批匯報這種模型，業務重于模型效果嘛，你用了人家業務不認同的變量，還是會叫你改的嘛，所以會使用邏輯回歸，還有另一方面，像a卡，本身就是衡量客戶的一個償債能力，大部分的變量呈現都是線性可分的，所以邏輯回歸也相對有優勢。

那么像反欺詐這種模型，不要跟業務反饋里面用到什么變量，因為反欺詐中的邏輯大部分就是交叉出邏輯上的錯誤，或者區別與普通客戶的特征，你不要跟我說什么中介包裝就跟真的一樣，要是高端的中介包裝，你們審核的人工都看不來，還想指望這用了幾個變量的模型，不扯這個。那么這時候你的變量往往都是交叉驗證性或者多個組合的，一句話，反欺詐沒啥邏輯，都來欺詐，還把征信查詢次數弄成最近三個月30次來申請不成，所以大部分的反欺詐模型的變量我自己都解釋不了，那么這時候你用機器學習的方法就可以讓模型更加難解釋，有效果且穩定可用就成你這個模型的重點了。

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4、客戶信用分數分層的時候，怎么知道這層大概分多少？

針對有人工參與的模型，分數分層，以下我的建議建議建議（我只是建議，我的個人工作經驗，每家公司標準不一樣）如下：

A層：逾期率大概是總體逾期率的30%以下這樣子，假設你的總體逾期率是10%，那么你的A層的逾期率大概就是1%-3%這樣子，這層的客戶人數占比大概是總體的4%-8%左右。

B層：逾期率大概是總體的一半左右，客戶人數占比大概是總體客戶數的10-15%。

C層：逾期率跟總體差不多，客戶人數占比大概是總體客戶數的30%-50%，一般我是AB兩層以及DE兩層進不了就到這里來了。

D層：逾期率大概是總體的1.2-1.4倍，客戶人數占比大概是總體客戶數的10-15%。

E層：逾期率大概是總體的1.5倍以上，具體看你們公司的容忍度，客戶人數占比大概是總體客戶數的4%-8%。

以上是我的建議！！！，建議！！！，知道我為什么一直強調是建議嗎，知道吧，總有喜歡挑事的。

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5、是不是進入邏輯回歸的模型的woe都需要單調。

希望單調的原因是因為，邏輯回歸對于線性可分的數據，效果會很明顯，但是并不是你的變量進入模型都要單調，數據分析，首先最重要的是尊重數據的原始性，變量分組并不是為了等下的woe單調，而是利用分組把該變量的特征可以最大化。

舉個例子，有個變量的5個組是0.07, 0.14，0.09，0.25，0.36，我是不建議你把為了有個單調的趨勢，把0.14和0.09這兩個組合并在一起的，假設你這個變量是你可以很大的自信認為，他就是越大客戶質量越不好，那你合并我也不會勸你，但是再你拿不定這個變量是不是這種情況的時候，不要合并，檢查一下是不是客戶的通過率造成這種問題。

所以，最好的每個變量的woe單調最好，但是如果不單調，業務解釋上過得去的呈現u字型的也是可以的。

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6、 為什么我的隨機森林過擬合？

隨機森林回過擬合是常有的事，只是說能不能讓他不要太過了，建議如下：

1、不要種那么多棵樹。

2、取數的時候，范圍盡量廣一些，我是覺得取建模數據時候，不要就取近一個月的數據，特別像我們這種大額貸款的，每年中旬的會比其他時候單量要多一些，數據的時間跨度建議是在半年到一年，兩年就太多了。

3、可以分組之后再進入模型

4、還有其他我想不到的，期待大神來留言區解答。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【未来可能用到】关于模型的100个问答-part2的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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