數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：個(gè)人信貸違約預(yù)測(cè)
項(xiàng)目背景
當(dāng)今社會(huì)，個(gè)人信貸業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，但同時(shí)也會(huì)暴露較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。信息不對(duì)稱在金融貸款領(lǐng)域突出，表現(xiàn)在過去時(shí)期借款一方對(duì)自身的財(cái)務(wù)狀況、還款能力及還款意愿有著較為全面的掌握，而金融機(jī)構(gòu)不能全面獲知借款方的風(fēng)險(xiǎn)水平，或在相關(guān)信息的掌握上具有明顯的滯后性。這種信息劣勢(shì)，使得金融機(jī)構(gòu)在貸款過程中可能由于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與實(shí)際情況的偏離，產(chǎn)生資金損失，直接影響金融機(jī)構(gòu)的利潤(rùn)水平。
而現(xiàn)今時(shí)間金融機(jī)構(gòu)可以結(jié)合多方數(shù)據(jù)，提前對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行評(píng)估，并做出授信決策。
解決方法
運(yùn)用分類算法預(yù)測(cè)違約
模型選擇
單模型： 決策樹、貝葉斯、SVM等
集成模型： 隨機(jī)森林、梯度提升樹等
評(píng)分卡模型： 邏輯回歸
項(xiàng)目可輸出： 評(píng)分卡
數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)總體概述
可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括用戶的基本屬性u(píng)ser_info.txt、銀行流水記錄bank_detail.txt、用戶瀏覽行為browse_history.txt、信用卡賬單記錄bill_detail.txt、放款時(shí)間loan_time.txt，以及這些顧客是否發(fā)生逾期行為的記錄overdue.txt。（注意：并非每一位用戶都有非常完整的記錄，如有些用戶并沒有信用卡賬單記錄，有些用戶卻沒有銀行流水記錄。）
相應(yīng)地，還有用于測(cè)試的用戶的基本屬性、銀行流水、信用卡賬單記錄、瀏覽行為、放款時(shí)間等數(shù)據(jù)信息，以及待預(yù)測(cè)用戶的id列表。
脫敏處理：(a) 隱藏了用戶的id信息；(b) 將用戶屬性信息全部數(shù)字化；(c) 將時(shí)間戳和所有金額的值都做了函數(shù)變換。
（1）用戶的基本屬性u(píng)ser_info.txt。共6個(gè)字段，其中字段性別為0表示性別未知。
用戶id,性別,職業(yè),教育程度,婚姻狀態(tài),戶口類型 6346,1,2,4,4,2
（2）銀行流水記錄bank_detail.txt。共5個(gè)字段，其中，第2個(gè)字段，時(shí)間戳為0表示時(shí)間未知；第3個(gè)字段，交易類型有兩個(gè)值，1表示支出、0表示收入；第5個(gè)字段，工資收入標(biāo)記為1時(shí)，表示工資收入。
用戶id,時(shí)間戳,交易類型,交易金額,工資收入標(biāo)記 6951,5894316387,0,13.756664,0
（3）用戶瀏覽行為browse_history.txt。共4個(gè)字段。其中，第2個(gè)字段，時(shí)間戳為0表示時(shí)間未知。
用戶id,時(shí)間戳,瀏覽行為數(shù)據(jù),瀏覽子行為編號(hào) 34724,5926003545,172,1
（4）信用卡賬單記錄bill_detail.txt。共15個(gè)字段，其中，第2個(gè)字段，時(shí)間戳為0表示時(shí)間未知。為方便瀏覽，字段以表格的形式給出。
（6）顧客是否發(fā)生逾期行為的記錄overdue.txt。共2個(gè)字段。樣本標(biāo)簽為1，表示逾期30天以上；樣本標(biāo)簽為0，表示逾期10天以內(nèi)。
注意：逾期10天~30天之內(nèi)的用戶，并不在此問題考慮的范圍內(nèi)。用于測(cè)試的用戶，只提供id列表，文件名為testUsers.csv。
用戶id,樣本標(biāo)簽 1,1 2,0 3,1
各個(gè)數(shù)據(jù)表之間的關(guān)系
數(shù)據(jù)預(yù)處理
從表中數(shù)據(jù)得知并非每一位用戶都有非常完整的記錄，如有些用戶并沒有信用卡賬單記錄，有些用戶卻沒有銀行流水記錄。
發(fā)現(xiàn)用戶信息表，是否逾期表，放款時(shí)間表這三張表的id數(shù)目都是55,596，銀行流水表為9,294，瀏覽信息表為47,330，信用卡賬單表為53,174。通過用戶id數(shù)得到并非每個(gè)用戶都有銀行流水記錄、信用卡賬單等信息，所以這里我們?nèi)?個(gè)表共同用戶的記錄篩選后組成完整的表。
我們要預(yù)測(cè)的測(cè)試集都是還沒有放款的用戶特征，所以訓(xùn)練數(shù)據(jù)這里我們也選取放款時(shí)間之前的特征，將存在時(shí)間戳的表與放款時(shí)間表進(jìn)行交叉，只篩選此時(shí)間范圍內(nèi)的用戶id。
篩選出這6張表共有的用戶id，得出5735個(gè)用戶的記錄是完整的。
user.T
銀行賬單表
bank_detail_select = pd.merge(left=df_bank_detail_train,
right=user,
how='inner',
on='用戶id')
統(tǒng)計(jì)用戶進(jìn)賬單數(shù)，求和
統(tǒng)計(jì)用戶支出單數(shù)，求和
統(tǒng)計(jì)用戶工資收入計(jì)數(shù)，求和
銀行賬單表
bank_train.head()
瀏覽表
先剔除5735以外的數(shù)據(jù)，再統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶的瀏覽記錄（count）
browse_train.head()
賬單表
去掉了時(shí)間、銀行id、還款狀態(tài)這幾個(gè)變量，按用戶id分組后對(duì)每個(gè)字段均值化處理。
逾期表、用戶表
合并五張表
將篩選后的五個(gè)表進(jìn)行合并，得出25個(gè)字段
df_train=user_train.merge(bank_train)
df_train=df_train.merge(bill_train)
df_train=df_train.merge(browse_train)
df_train=df_train.merge(overdue_train)
df_train.head()
查看完整表格的基本情況，無缺失值，均是數(shù)值類型。
df_train.info()
特征工程
基于業(yè)務(wù)理解的篩選
銀行流水記錄特征相關(guān)性分析
# 相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)表
corrmat=bank_train[internal_chars].corr()
#熱力圖
sns.heatmap(corrmat, square=True,
linewidths=.5, annot=True);
'進(jìn)賬單數(shù)'與'進(jìn)賬金額'的相關(guān)系數(shù)很高,相關(guān)系數(shù)為0.99 '支出單數(shù)', '支出金額'的相關(guān)性較高，相關(guān)系數(shù)分別為0.82,0.85 '進(jìn)賬金額'與'支出單數(shù)', '支出金額'的相關(guān)性較高，相關(guān)系數(shù)分別為0.81,0.85 '支出單數(shù)'與 '支出金額'的相關(guān)性很高，相關(guān)系數(shù)為0.99 '工資筆數(shù)'與'工資收入'相關(guān)系數(shù)為1 可見收入、支出、工資三個(gè)指標(biāo)的金額跟筆數(shù)是線性關(guān)系，那么后續(xù)將構(gòu)建一個(gè)新的特征：筆均=金額/筆數(shù)，取工資筆均；而且收入、支出是強(qiáng)相關(guān)（0.82），所以只取一個(gè)即可，支出筆均。 后續(xù)將用'進(jìn)賬金額/進(jìn)賬單數(shù)','支出金額/支出單數(shù)','工資收入/工資筆數(shù)'得到'進(jìn)賬筆均','支出筆均','工資筆均'
總表相關(guān)性分析
# 相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)表
corrmat=df_train[internal_chars].corr()
# 熱力圖
sns.heatmap(corrmat, square=False,
linewidths=.5, annot=True);
'本期賬單金額'與'本期賬單余額'相關(guān)系數(shù)為0.85 '上期賬單金額'與'上期還款金額'相關(guān)系數(shù)為0.75 '本期賬單金額'與'上期還款金額'相關(guān)系數(shù)為0.64 '信用卡額度'與'上期賬單金額'和'上期還款金額'相關(guān)系數(shù)分別為0.54和0.52 '本期賬單金額'與'上期賬單金額'相關(guān)系數(shù)為0.5
本期的賬單余額與最低還款額具有高度共線性，決定只選用最低還款額。
生產(chǎn)衍射變量
上期還款差額 =上期賬單金額 - 上期還款金額， 上期還款差額還會(huì)直接影響用戶的信用額度以及本期的賬單金額。
調(diào)整金額和循環(huán)利息是跟“上期的還款差額”有關(guān)的：
還款差額>0，需要計(jì)算循環(huán)利息，調(diào)整金額不計(jì) 還款差額<0，需要計(jì)算調(diào)整金額，循環(huán)利息不計(jì)
可以將還款差額進(jìn)行“特征二值化”來代替這兩個(gè)特征。
預(yù)借現(xiàn)金額度，是指持卡人使用信用卡通過ATM等自助終端提取現(xiàn)金的最高額度，取現(xiàn)額度包含于信用額度之內(nèi)，一般是信用額度的50%左右，所以可以不用這個(gè)特征，選擇信用額度即可。
df_train['平均支出']=df_train.apply(lambda x:x.支出金額/x.支出單數(shù), axis=1)
df_train['平均工資收入']=df_train.apply(lambda x:x.工資收入/x.工資筆數(shù), axis=1)
df_train['上期還款差額']=df_train.apply(lambda x:x.上期賬單金額-x.上期還款金額, axis=1)
df_select=df_train.loc[:,['用戶id', '性別', '教育程度', '婚姻狀態(tài)', '平均支出',
'平均工資收入', '上期還款差額', '信用卡額度', '本期賬單余額', '本期賬單最低還款額',
'消費(fèi)筆數(shù)', '瀏覽行為數(shù)據(jù)', '樣本標(biāo)簽']].fillna(0)
df_select.head()
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的篩選
將上期還款差額二值化
from sklearn.preprocessing import Binarizer
X=df_select['上期還款差額'].values.reshape(-1,1)
transformer = Binarizer(threshold=0).fit_transform(X)
df_select['上期還款差額標(biāo)簽']=transformer
方差過濾法
過濾那些不帶有信息的變量，默認(rèn)參數(shù)為0，即過濾方差為0的那些變量，只保留對(duì)模型有貢獻(xiàn)的那些信息。
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
VTS = VarianceThreshold() # 實(shí)例化，參數(shù)默認(rèn)方差為0
x_01=VTS.fit_transform(x)
相關(guān)性過濾--互信息法
互信息法是用來捕捉每個(gè)特征與標(biāo)簽之間的任意關(guān)系(包括線性和非線性關(guān)系)的過濾方法。
和F檢驗(yàn)相似，它既可以做回歸也可以做分類，并且包含兩個(gè)類mutual_info_classif(互信息分類)和mutual_info_regression(互信息回歸)。
這兩個(gè)類的用法和參數(shù)都和F檢驗(yàn)一模一樣，不過互信息法比F檢驗(yàn)更加強(qiáng)大，F(xiàn)檢驗(yàn)只能夠找出線性關(guān)系，而互信息法可以找出任意關(guān)系。
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif as MIC
result = MIC(x,y)
樣本不均衡
通過觀察，正負(fù)樣本比例為 836：4899，屬于樣本不均衡范疇，可采用上采樣的SMOTE算法對(duì)其進(jìn)行樣本不均衡處理。
from imblearn.over_sampling import SMOTE
over_samples = SMOTE(random_state=111)
over_samples_x, over_samples_y = over_samples.fit_sample(x,y)
模型建立與調(diào)參
文章一開始已經(jīng)提到過了，可選模型較多，這里舉例三種模型邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林模型，其余模型的選用，小伙伴們可以自己動(dòng)手練習(xí)練習(xí)。
二分類模型——邏輯回歸模型
互信息與正則化對(duì)模型效果的影響
用學(xué)習(xí)曲線對(duì)參數(shù)C進(jìn)行調(diào)整，分別在兩個(gè)模型中進(jìn)行調(diào)參。
超參數(shù)C : 一般不會(huì)超過1， 越大懲罰力度越小，本次選取從 0.05 - 2范圍。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.model_selection import cross_val_score as cvs
lrl1 = LR(penalty='l1', solver='liblinear',
C=i, max_iter=1000, random_state=0)
lrl2 = LR(penalty='l2', solver='liblinear',
C=i, max_iter=1000, random_state=0)
由圖可知，在經(jīng)過互信息過濾后，邏輯回歸模型得分明顯提高，且當(dāng)超參數(shù)C=0.6時(shí)，模型效果是最好的。
包裝法篩選變量
以邏輯回歸為基分類器，結(jié)合包裝法篩選變量，并運(yùn)用交叉驗(yàn)證繪制學(xué)習(xí)曲線，探索最佳變量個(gè)數(shù)。
同時(shí)，運(yùn)用SMOTE算法進(jìn)行樣本均衡處理，并比較均衡前后模型效果的變化。
from sklearn.feature_selection import RFE
LR_1 = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear',
C=0.6, max_iter=1000, random_state=0)
selector1 = RFE(LR_1, n_features_to_select=i, step=1)
X_wrapper1 = selector1.fit_transform(x, y)
once1=cvs(LR_1, X_wrapper1, y, cv=5, scoring='f1').mean()
由圖可見，樣本均衡前后模型效果有大幅度增長(zhǎng)。且兩種正則化方法相差無幾。
樹模型——決策樹
因?yàn)闃颖揪饣幚砬昂螅瑢?duì)模型效果提升較為明顯，因此在使用決策樹模型建立之前，對(duì)樣本進(jìn)行均衡化處理。
因?yàn)樯疃葏?shù)max_depth是對(duì)決策樹模型影響最大的參數(shù)之一，因此本案例正對(duì)決策樹深度繪制學(xué)習(xí)曲線，探索決策樹最佳參數(shù)。
plt.plot(L_CVS, 'r') # 交叉驗(yàn)證
plt.plot(L_train, 'g')# 訓(xùn)練集
plt.plot(L_test, 'b') # 測(cè)試集
由學(xué)習(xí)曲線可知，在max_depth=5時(shí)訓(xùn)練集和測(cè)試集模型效果均達(dá)到了最佳狀態(tài)，當(dāng)在max_depth大于5后，模型在訓(xùn)練集上的分?jǐn)?shù)依然在上升，而測(cè)試集上的表現(xiàn)有所下降，這就是模型過擬合現(xiàn)象，因此最終我們選用max_depth=5。
特征重要性
features_imp = pd.Series(dtc.feature_importances_,
index = x.columns).sort_values(ascending=False)
features_imp
上期還款差額標(biāo)簽 0.705916
性別 0.101779
平均支出 0.064218
平均工資收入 0.047644
瀏覽行為數(shù)據(jù) 0.044333
教育程度 0.015257
婚姻狀態(tài) 0.012665
本期賬單最低還款額 0.004455
消費(fèi)筆數(shù) 0.003734
本期賬單余額 0.000000
信用卡額度 0.000000
dtype: float64
決策樹可視化
這里提出一點(diǎn)，如果需要深入理解決策樹決策過程，可以借助決策樹可視化來輔助理解。
import graphviz
from sklearn import tree
#首先配置
dot_data = tree.export_graphviz(dtc
# 要對(duì)已經(jīng)建成的dct這個(gè)實(shí)例化好的模型進(jìn)行畫圖
,feature_names= x.columns
# 更改列名為中文
# ,class_names=[]
# 更改標(biāo)簽名字
,filled=True
# 給每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分配顏色,顏色約深表示葉子的純度越高
,rounded=True
# 節(jié)點(diǎn)性狀為圓角
)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph
樹模型——隨機(jī)森林
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
rfc = RFC(n_estimators=i+1,
n_jobs=-1,
random_state=90)
score = cvs(rfc,over_samples_x_train,
over_samples_y_train,
cv=5, scoring='f1').mean()
模型調(diào)參
有?些參數(shù)是沒有參照的，一開始很難確定?個(gè)范圍，這種情況下采用先通過學(xué)習(xí)曲線確定參數(shù)大致范圍，再通過網(wǎng)格搜索確定最佳參數(shù)。
比如確定n_estimators范圍時(shí)，通過學(xué)習(xí)曲線觀察n_estimators在什么取值開始變得平穩(wěn)，是否?直推動(dòng)模型整體準(zhǔn)確率的上升等信息。
對(duì)于其他參數(shù)也是按照同樣的思路，如影響單棵決策樹模型的參數(shù)max_depth來說，?般根據(jù)數(shù)據(jù)的??來進(jìn)??個(gè)試探，比如乳腺癌數(shù)據(jù)很?，所以可以采?1～10，或者1~20這樣的試探。
但對(duì)于像digit recognition那樣的?型數(shù)據(jù)來說，我們應(yīng)該嘗試30~50層深度（或許還不?夠），此時(shí)更應(yīng)該畫出學(xué)習(xí)曲線，來觀察深度對(duì)模型的影響。
確定范圍后，就可以通過網(wǎng)格搜索的方式確定最佳參數(shù)。其他參數(shù)就不一一舉例了，大家可以動(dòng)手嘗試一下。
# 調(diào)整max_depth
param_grid = {'max_depth':np.arange(1, 20, 1)}
rfc = RFC(n_estimators=150,random_state=90, n_jobs=-1)
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=5, scoring='f1')
GS.fit(over_samples_x, over_samples_y)
GS.best_params_
GS.best_score_
模型評(píng)價(jià)
本次案例模型評(píng)估使用classification_report
sklearn中的classification_report函數(shù)用于顯示主要分類指標(biāo)的文本報(bào)告．在報(bào)告中顯示每個(gè)類的精確度，召回率，F(xiàn)1值等信息。
主要參數(shù):
y_true：1維數(shù)組，或標(biāo)簽指示器數(shù)組/稀疏矩陣，目標(biāo)值。y_pred：1維數(shù)組，或標(biāo)簽指示器數(shù)組/稀疏矩陣，分類器返回的估計(jì)值。labels：array，shape = [n_labels]，報(bào)表中包含的標(biāo)簽索引的可選列表。target_names：字符串列表，與標(biāo)簽匹配的可選顯示名稱（相同順序）。sample_weight：類似于shape = [n_samples]的數(shù)組，可選項(xiàng)，樣本權(quán)重。digits：int，輸出浮點(diǎn)值的位數(shù)。
決策樹驗(yàn)證集評(píng)價(jià)結(jié)果
最后這里舉了一個(gè)決策樹模型效果評(píng)價(jià)的例子，其余分類型模型評(píng)價(jià)同樣可以使用。當(dāng)然，模型評(píng)價(jià)方法不止這一種，大家也可以嘗試著從其他角度來做模型評(píng)價(jià)。
precision recall f1-score support
0 0.70 0.74 0.72 1454
1 0.72 0.68 0.70 1454
accuracy 0.71 2908
macro avg 0.71 0.71 0.71 2908
weighted avg 0.71 0.71 0.71 2908
本文旨在梳理數(shù)據(jù)挖掘的一般過程，沒有涉及到很復(fù)雜的算法，每個(gè)環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型建立于評(píng)價(jià)，均是常用的方法。本文數(shù)據(jù)也都給大家準(zhǔn)備好了。
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