Datawhale&天池贷款违约预测——Task1赛题理解

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1 赛题理解

贷款违约预测是赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判
断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解
决实际问题。

1.1 比赛目的

参加这次比赛目的就是入门金融风控的知识，增加知识储备。

1.2 赛题简要介绍

赛题以预测金融风险为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过
120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B，同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。
详细信息参考链接: 比赛链接.

1.3 相关评价指标

赛题最终评价指标提交结果为每个测试样本是1的概率，也就是y为1的概率。评价方法为AUC评估模型效果。
AUC定义为ROC曲线下方与坐标轴围成的面积。
AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。

1.4 分类算法常用的评价指标

混淆矩阵
若实例为正类，预测为正类，即为真正类（TP）
若实例为正类，预测为负类，即为假负类（FN）
若实例是负类，预测为正类，即为假正类（FP）
若实例是负类，预测为负类，即为真负类（TN）
准确率（accuracy）
准确率是常用的一个评价指标，预测正确的样本数占总预测样本数的比值，不适合样本不均衡的情况。因为如果我们的正负样本数目差别很大，比如正样本1000个，负样本99000个，那么直接把所有的样本都预测为负，准确率为99%，但是此分类模型实际性能是非常差的，因为它把所有正样本都分错了。
$accuracy=\cfrac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$
精确率（precision）
即为真正类与被预测为正类的的比值。
$precision=\cfrac{TP}{TP+FP}$
召回率（Recall）
即为真正类与正样本的比值。
$Recall=\cfrac{TP}{TP+FN}$
F1 Score
精确率和召回率是相互影响的，精确率升高则召回率下降，召回率升高则精确率下降，如果需要兼顾二者，就需要精确率、召回率的结合F1 Score。
$F1\;Score=2\times\cfrac{precison\times recall}{precison+recall}$
P-R曲线
描述precision和recall两个值的曲线。
ROC曲线
ROC空间将假正例率（FPR）定义为 X 轴，真正例率（TPR）定义为 Y 轴。
TPR：True Positive Rate，真正率， TPR代表能将正例分对的概率。
FPR: False Positive Rate，假正率， FPR代表将负例错分为正例的概率。

roc曲线中的四个点和一条线

(0,1) 表示所有样本都正确分类，这是一个完美的分类器；
(1,0) 表示所有样本都分类错误，这是一个最糟糕的分类器；
(0, 0) 表示所有样本都分类为负；
(1,1) 表示左右样本都分类为正；
结论：当roc曲线越靠近左上角时，分类效果越好。

AUC（Area Under roc CurveROC）
AUC的面积越大，分类效果越好。 0.5 <= AUC <= 1。
K-S曲线
KS曲线的横坐标为阈值，纵坐标为在不同阈值划分下的TPR与FPR的差值。
根据预测的结果的概率值，将样本从大到小排序后，用阈值划分，大于该阈值为正样本，小于该阈值为负样本。然后计算TPR，FPR和它们之间的差值。
TPR与FPR之间最大的差值，也就是KS曲线的顶点处就是KS值。
$K S = m a x (T P R - F P R)$
阈值为[0,1]之间的数，一般选取（0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0）这十个点，也可以将每个样本点作为阈值。

KS值可以用来评估模型对正负样本的区分能力。

KS值<0.2,一般认为模型没有区分能力。
KS值[0.2,0.3],模型具有一定区分能力，勉强可以接受。
KS值[0.3,0.5],模型具有较强的区分能力。
KS值大于0.75，往往表示模型有异常。

原文链接：https://blog.csdn.net/loft_/article/details/108564507