拍拍贷风控算法大赛：预测用户逾期概率的解决方案

"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。