拍拍贷风控算法大赛:预测用户逾期概率的解决方案
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"风控算法大赛解决方案" 风控算法在金融领域中扮演着至关重要的角色,它通过分析用户数据来预测潜在的信贷风险。拍贷的“魔镜风控系统”就是一个典型的例子,该系统利用大约400个不同的数据维度来评估用户的信用状况。这些维度可能包括但不限于用户的个人信息、交易历史、还款记录、社交网络行为等。系统根据这些信息为每位借款人生成一个信用评分,这个评分反映了用户当前的信用状态。 随后,系统会结合新发布的贷款产品的利率信息,预测未来6个月内用户是否会逾期还款。这是一项重要的任务,因为逾期率直接影响投资人的收益安全。竞赛的目标就是基于用户的历史行为数据,预测未来6个月的逾期概率,将问题转化为一个二分类问题,用AUC(Area Under the ROC Curve)作为评价标准。 AUC是衡量分类模型性能的一种指标,尤其适用于类别不平衡的情况。在这个问题中,AUC的重要性在于它不只关注准确率,而是关注模型在整个阈值变化范围内的性能。为了优化AUC,团队需要构建能够反映用户逾期风险的特征。特征工程是解决此类问题的关键步骤,它涉及地理位置处理、成交时间特征提取、类别特征编码、组合特征创建等。 数据预处理阶段,团队会处理缺失值,采用多种策略进行填充或删除;剔除常量特征,因为它们无法提供任何区分信息;以及去除离群点,以减少噪声干扰。特征选择则旨在挑选出最具预测能力的特征,进一步提升模型效果。 在模型设计上,团队尝试了多种算法,如逻辑回归、XGBoost和大规模SVM等。这些模型各有优缺点,逻辑回归简单快速,但可能表现有限;XGBoost是梯度提升机器的实现,擅长处理大量特征和复杂关系;SVM在小样本情况下通常表现良好,但在大数据集上可能效率较低。最后,通过多模型融合,比如blending或stacking,可以整合不同模型的优点,提高整体预测性能。 团队“不得仰视本王”由经验丰富的参赛者组成,他们在过往的比赛中取得过优异成绩,他们的解决方案涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程,体现了在风控问题上的深入理解和专业技能。他们使用基于排序优化的RANK_AVG融合方法,以提高预测的准确性和排序质量,为投资决策提供更可靠的依据。
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