1、导入Python包及数据概览

2、数据EDA

2.1 信贷可用额度与总额度比

2.2 借款时的年龄

f,[ax1,ax2]=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))    sns.distplot(train_data['age'],ax=ax1)  sns.boxplot(y='age',data=train_data,ax=ax2) plt.show()  print(train_data['age'].describe())

2.3 逾期30-59天/ 60-89天 /90天笔数

2.4 负债比率

2.5 信贷数量

2.6 家属数量

2.7 不动产贷款或额度数量

2.8月收入

3、数据处理

3.1 缺失值处理

3.2 异常值处理

3.3 校验多重共线性

4、特征加工

4.1 分箱&woe编码

4.2 IV值筛选变量

5、训练模型

6、模型评估

7、输出模型分

文章来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/367566257

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