风控算法大赛：数据清洗与模型融合策略

风控算法大赛解决方案1详细探讨了一支名为“不得仰视本王”的团队在一项微额借款用户人品预测大赛中的参赛策略。该团队由五位来自不同高校的研究生组成，他们在数据分析方面具有丰富的经验和荣誉背景。他们针对拍拍贷的“魔镜风控系统”提出的问题，即预测用户未来六个月是否会出现逾期还款，进行了深入的研究。 项目的核心在于解决数据问题，首先通过以下步骤进行： 1. **项目介绍与问题分析**： - 拍拍贷的风控系统基于用户的400多个数据维度评估信用状况，并结合新发标信息预测逾期率。 - 竞赛目标是预测用户未来6个月的逾期还款概率，将问题转化为二分类问题，评估指标为AUC，反映了模型的排序能力。 2. **数据清洗与预处理**： - **缺失值处理**：采用多维度策略，确保在分析过程中不会因为数据不完整性而影响模型的准确性。 - **常变量剔除**：识别并移除那些对预测结果影响较小的稳定变量，提高模型的聚焦度。 - **离群点检测**：通过统计学方法或机器学习算法识别异常值，以保证数据的稳健性。 3. **特征工程**： - 地理位置：可能通过地理位置信息来洞察用户的信用倾向。 - 成交时间：时间序列特征可以反映用户的消费习惯和信用稳定性。 - 类别特征：对类别变量进行编码和处理，如类别之间的交互效应。 - 组合特征：通过特征间的组合创造新的信息，增强模型的表现力。 - UpdateInfo和LogInfo表特征：利用历史行为数据来捕捉用户的行为模式。 - 排序特征：结合排序优化问题，设计特定于AUC评估的特征。 4. **特征选择**：通过统计方法或特征重要性评估，筛选出对模型最具影响力的特征，减少冗余信息。 5. **类别不平衡处理**：面对逾期还款概率预测中的类别不平衡问题，采取适当的技术如SMOTE或调整阈值，确保模型对两类样本的敏感性和精确性。 6. **模型设计与分析**： - **逻辑回归**：一种基础但有效的线性模型，用于建立初步的预测关系。 - **XGBoost**：集成学习方法，利用树结构模型的非线性表达能力。 - **Large-Scale SVM**：尝试大规模支持向量机，适用于高维数据。 - **模型融合**：结合多个模型的预测结果，如平均融合（RANK_AVG），提升整体性能。 在整个过程中，团队充分运用了他们的专业知识和经验，以解决实际业务中的风险控制问题，展示了在大数据环境下风险管理算法的有效应用。