关于模型分箱,最容易被忽略的这几点

发布网友发布时间：2024-09-30 15:33

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热心网友时间：2024-11-22 06:26

在金融风控领域，模型分箱往往被看作是辅助业务决策的关键步骤。尽管早期模型开发依赖手动操作，如使用Excel进行变量分箱，效率不高，但仍然能取得良好的效果。如今，借助Python的scorecard包、R的内置函数，甚至专业的数据分析工具，模型分箱变得高效且易行，适应了大数据时代的需求。

然而，大数据时代的挑战在于海量数据的处理。尽管技术进步带来便利，但也要求我们不断学习和适应，以应对数据维度的剧增。在深度学习和神经网络等高级算法中，模型效果可能并未如预期般大幅提升，这就需要我们从算法和业务角度深入分析，找出问题所在。分箱和参数调优是区分新手和经验丰富的建模者的两大关键环节，特别是对变量的合理分箱，如空箱单独分箱、变量组合等，需要结合业务逻辑进行精细设计。

例如，逾期开卡数量与总贷款数量（card_to_load）的处理，需要根据业务场景将不同情况合并或独立分箱，以反映风险的真实含义。另一个看似不合理的变量，如负债比（Dept_rate），在风险评估中则反映出在模型筛选后的客户群体特征，即负债能力强的客户更可能被接纳，这就需要理解模型与业务规则的交互作用。

总的来说，风控工作强调业务导向，模型是业务的支持工具，而非决定因素。在模型分箱的过程中，理解业务逻辑至关重要。最后，欢迎在知识分享平台上深入讨论这些问题，一同提升风控建模的实践能力。