评分卡建模里面pdo参数,odds参数如何通过统计建模得到,代码举个例子
时间: 2024-05-22 14:13:53 浏览: 24
对于评分卡建模中的pdo参数和odds参数,通常使用统计建模的方式进行计算和拟合。其中,pdo参数是指借款人信用分数每降低一个单位对应的违约概率的倍数,odds参数则表示借款人违约概率和不违约概率的比值。
在具体操作上,我们可以通过多元逻辑回归模型或者神经网络模型等进行建模和拟合,得到各个参数的估计值。以下是一个简单的示例代码:
# 导入相应的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据拆分成训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=123)
test_data = data.drop(train_data.index)
# 定义自变量和因变量
X_train = train_data.drop(['y'], axis=1)
y_train = train_data['y']
# 训练多元逻辑回归模型
clf = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)
clf.fit(X_train, y_train)
# 输出模型系数和截距
print(clf.intercept_)
print(clf.coef_)
# 计算pdo和odds参数
pdo = 20
A = 600
B = pdo / np.log(2.)
C = A - B * np.log(1. / 60.)
odds =
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)