Вопрос или проблема
Я прочитал эту статью о разработке кредитной оценочной карты на python, где говорится, что при группировке непрерывных переменных необходимо убедиться, что:
1. Каждая группа должна содержать не менее 5% наблюдений
2. Каждая группа должна быть ненулевой как для хороших, так и для плохих кредитов
3. WOE должен быть различным для каждой категории. Похожие группы должны быть объединены или сгруппированы вместе. Это связано с тем, что группы с похожими WoE имеют почти одинаковую пропорцию хороших или плохих кредитов, что подразумевает одинаковую предсказательную способность
4. WOE должен быть монотонным, т.е. либо расти, либо уменьшаться с группами
5. Пропущенные значения группируются отдельно
Это кажется действительно громоздкой задачей для ручного выполнения (каждую колонку нужно разделить на группы, каждое из этих пяти условий нужно проверять вручную, затем группы должны быть скорректированы, и условия необходимо проверять снова). Есть ли более быстрый способ сделать это? Или есть ли какой-либо алгоритм/функция, который группирует непрерывные переменные наиболее практичным образом.
Или есть ли какой-либо алгоритм/функция, который группирует непрерывные переменные наиболее практичным образом.
Конечно, есть, но это не тот вопрос: стандартный метод дискретизации непрерывной переменной состоит в разбиении значений на равные интервалы, и всё. Конечно, это не гарантирует выполнение ни одного из 5 условий, так как эти условия касаются дополнительных ограничений, практически исключительно связанных с экспертными знаниями и спецификой данных.
Обратите внимание, что эти условия можно точно автоматизировать, нет необходимости в ручной проверке. Возможно, существуют специфические для области пакеты, которые делают это за вас, но нет причин, по которым стандартная библиотека ML/статистики предлагает методы для каждой конкретной подобной проблемы.
Ответ или решение
Как правильно биновать переменные для расчета WoE в кредитном скоринге
Бинование переменных — ключевой этап в разработке кредитного скоринга, непосредственно влияющий на качество модели. Правильная методология позволяет учитывать специфические особенности данных и максимизировать предсказательную силу модели. В этом ответе будет рассмотрен правильный подход к бинованию переменных с учетом необходимых условий.
Основные правила бинования
Согласно находкам, представленным в различных исследованиях, включая статью о разработке кредитной скоринговой модели на Python, необходимо соблюдать следующие условия при биновании:
-
Минимум 5% наблюдений в каждой группе:
Понять, что каждая категория (бин) должна охватывать не менее 5% данных — это важно для стабильности оценок. Если в некотором бине окажется слишком мало наблюдений, это может привести к высокой вариативности и менее надежным оценкам. -
Не нулевые значения для хороших и плохих кредитов:
Для обеспечения информативности каждая группа должна включать как «хорошие», так и «плохие» кредиты. Бины, состоящие только из одной категории, не предоставляют никакой предсказательной информации. -
Уникальные значения WoE для каждой категории:
Бины с похожими значениями WoE следует объединять, так как они предоставляют аналогичную предсказательную силу. Это также помогает устранить излишнюю разбросанность данных. -
Монотонность значения WoE:
Кривые WoE должны последовательно расти или падать — это признак того, что увеличение значения переменной связано с увеличением или уменьшением вероятности плохого кредита. -
Отдельное обращение с пропущенными значениями:
Пропущенные данные должны рассматриваться как отдельная категория, чтобы избежать искажения результатов в силу их влияния на другие группы.
Автоматизация процесса бинования
Несмотря на сложность соблюдения всех указанных условий вручную, существуют методы и инструменты, позволяющие автоматизировать процесс бинования. Некоторые из них включают:
-
Использование специализированных библиотек: Такие библиотеки, как
pandas,numpyиsklearn, предоставляют мощные функции для обработки и анализа данных. Однако для выполнения специфических условий бинования может потребоваться использование более специализированных библиотек, таких какscorecardpy, которая предназначена именно для работы с кредитными скорингами. -
Создание пользовательских функций: Можно разработать свою функцию для бинования, интегрировав в нее все пять условий. Например, в Python можно использовать подходы к разбиению на интервалы с помощью
pd.cutилиpd.qcut, дополняя их логикой проверки условия на WoE и наличии достаточного количества наблюдений. -
Графическая визуализация результатов: Инструменты визуализации, такие как
matplotlibилиseaborn, помогут вам наглядно продемонстрировать распределение данных по бинам. Это позволит определить, выполняются ли основные условия для WoE.
Заключение
Бинование переменных для расчета WoE является важным шагом в построении надежной кредитной модели. Данная процедура требует тщательного подхода и соблюдения ряда правил, которые могут оказаться трудоемкими без соответствующих инструментов. Автоматизация этого процесса через программирование или использование специализированных библиотек значительно упростит задачу, сделав её более эффективной и быстрым. Следуя изложенным рекомендациям, вы сможете повысить предсказательную силу своей модели и добиться лучших результатов в кредитном скоринге.