作者:黄天元,复旦大学博士在读,热爱数据科学与R,热衷推广R在工业界与学术界的应用。知乎专栏:R语言数据挖掘 邮箱:[email protected].欢迎合作交流。
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提要:
Hope现在作为金融风控分析师就职于A金融公司,之前的风控模型在1月份违约率为6.5%,2月份调整之后达到了4.7%,可喜可贺。但是公司领导Kate居安思危,认为目前市场的波动很大,用户的心理和行为的变化很敏感,因此要再次更新模型。Kate让Hope就1、2月份的所有数据(包括放款的数据和未放款的数据),对放款规则进行更新,来获得更加好的效果。就在2月末3月初,Hope开始做这个模型,尝试保持甚至提高3月份的业绩,并对4、5月份的决策做出指导。
目前进度:
对一月份的数据做了特征工程,并做了一个简单的逻辑回归模型。但是还没有进行验证。
让我们看看之前筛选好的特征: