金融风控评分卡构建：逻辑回归到评分卡转化实战

本文主要介绍了在风控场景下，如何利用逻辑回归模型构建金融评分卡，将模型预测结果转化为直观易用的评分卡形式。 在金融领域，评分卡是一种广泛应用于风险评估的工具，特别是在信贷审批过程中。逻辑回归（LoR）因其简单且易于解释的特点，常常被用于构建评分卡模型。当逻辑回归模型训练完成并得出预测概率后，我们需要将其转化为评分卡上的具体分数。以下是将逻辑回归模型结果转换为标准评分卡的详细步骤： 1. **模型结果转换** - 首先，逻辑回归模型预测出的是违约概率P，即客户违约的可能性。对于非违约概率，我们有1-P。 - 接着，定义比率（Odds）为违约概率与非违约概率的比值，即Odds = P / (1-P)。Odds反映了相对于不违约，客户违约的相对概率。 - 由于Odds与逻辑回归的自然对数关系紧密，我们可以将Odds的对数作为评分卡的基础。这是因为逻辑回归的输出（Sigmoid函数）可以表示为Odds的对数。 2. **评分卡的构建** - 分值的设定通常通过线性表达式来实现，即Score = A + B * ln(Odds) + θT，其中A是补偿项，B是刻度参数，θT是特征权重系数向量的转置。 - A和B是业务上下文中的常数，A可能反映基础评分，而B决定评分的增减幅度。负号前的B确保违约概率下降时，得分增加。 - 特征权重系数θ由逻辑回归模型学习得到，对应每个特征的重要性。 3. **实际应用** - 在实际操作中，数据会被分箱处理，每个特征的分箱对应一个特定的分值。当新用户数据出现时，根据其特征值找到对应的分箱，计算所有分箱的总分，再加上海量基础分A，就得到了该用户的最终评分卡分数。 4. **注意事项** - 评分卡的设计需考虑业务需求和风险偏好，例如，是否允许负分，最高分和最低分的设定等。 - 为了使评分卡更具解释性，通常会对特征进行分组，比如按照风险等级划分，以简化评分规则。 - 分箱策略的选择至关重要，它直接影响评分卡的精度和实用性。常见的分箱方法有等深分箱、等宽分箱、基于信息熵的分箱等。 5. **优化与验证** - 评分卡建立后，还需要进行验证和优化，如ROC曲线分析、阈值调整等，确保模型的预测性能满足业务要求。 金融评分卡模型的构建是通过逻辑回归模型对数据进行建模，然后将模型预测的Odds转换为具有业务含义的评分。这个过程涉及数学、统计学以及对风险管理和业务规则的理解，旨在为决策者提供直观的风险评估工具。