Python银行信贷风控建模实战（xgb+lgb）_信贷风控建模实战(一)——建模流程总览

目录

一、数据读取及预处理

1、数据读取

2、数据预处理

二、模型构建及评估

三、划重点

少走10年弯路

一、数据读取及预处理

1、数据读取

        数据来源某比赛网站（下图仅为部分字段），数据集中包含银行借贷订单的金额、利息、账期、担保等基本信息，还有历史授信情况，数据类型同样包含数值型、类别型、日期等变量，同时存在缺失问题，适合初学者入门练习。文末获取数据

2、数据预处理

        （1）无效特征剔除：数据集中存在部分无效数据，唯一值数量仅为1、不包含有效信息，可以直接剔除；

        （2）日期、编码剔除：如下图，部分日期为脏数据，为方便处理直接剔除日期字段

        （4）类别型变量处理：使用xgb时特征输入需要为数值型，所以复制一份xgb建模数据集对类别型变量使用目标编码、即使用训练集（避免穿越）每类类别型变量对应的y均值进行编码；而对于lgb可以直接转为category类型输入。

        （5）FM交叉特征：针对lgb，数据集中存在部分类别型变量可以衍生二阶交叉特征、后续测试效果

def init_data():
    df_fea=pd.read_excel('原始数据/trainX.xlsx')
    df_y=pd.read_excel('原始数据/trainY.xlsx')
    df=pd.concat([df_fea.drop(['id'],axis=1),df_y.drop(['id'],axis=1)],axis=1)
    
    return df
 
df=init_data()
def drop_useless_col(data):
    df_sta=data.nunique(dropna=False).to_frame()
    df_sta.columns=['unique_cnt']
    drop_col=list(df_sta[df_sta.unique_cnt<2].index)
    
    return data[[col for col in data.columns if col not in drop_col]]
 
def data_pred(data):
    df=data.copy()
    df=df.pipe(drop_useless_col)
    
    drop_col=['jieju_next_anew_pricing_dt']
    drop_tmp=['kehu_tm_dpst_early_open_acct_dt','kehu_open_cust_tm','kehu_open_cust_dt']
    
    return df[[col for col in df.columns if col not in drop_col+drop_tmp]]
    
df_pre=df.pipe(data_pred)
from itertools import combinations
def combine(df_pre,cate_col):
    df=df_pre.copy()
    comb=list(combinations(cate_col,2))
    cate_col_add=[]
    for col1,col2 in comb:
        df[col1+'_'+col2]=df[col1].astype('string').str.cat(df[col2],sep='&')
        cate_col_add.append(col1+'_'+col2)
    df[cate_col+cate_col_add]=df[cate_col+cate_col_add].astype('category')
    return df,cate_col_add
 
df_pre_comb,cate_col_add=df_pre.pipe(combine,cate_col)
def get_xgb_data(df_pre,y='jieju_dubil_status_desc',fea_list=cate_col+float_col):
    df=df_pre.copy()
    cate_col=df.select_dtypes(include=['category','string','object'])
    map_dict={}
    for col in cate_col:
        col_map=df.groupby([col])[y].mean().to_dict()
        df[col]=df[col].map(col_map)
        map_dict[col]=col_map
    df[fea_list]=df[fea_list].astype('float')
    return df,map_dict
    
df_xgb,map_dict=get_xgb_data(df_pre,fea_list=cate_col+float_col)

二、模型构建及评估

        分别使用lgb、xgb构建二分类模型，其中lgb分别训练是否添加FM交叉特征版本用于对比，使用ks、auc进行评估

def init_params(model_select='lgb'):
    params_xgb={
        'objective':'binary:logistic',
        'eval_metric':'auc',
#        'silent':0,
        'nthread':4,
        'n_estimators':500,
        'eta':0.02,
#        'num_leaves':10,
        'max_depth':4,
        'min_child_weight':20,
        'scale_pos_weight':1,
        'gamma':0,
        'reg_alpha':0,
        'reg_lambda':0,
        'subsample':0.8,
        'colsample_bytree':0.8,
        'seed':123
    }
    params_lgb={
        'boosting_type': 'gbdt', 
        'objective': 'binary',
        'metric':'auc',
        'n_jobs': 4,
        'n_estimators':500,
        'learning_rate': 0.03, 
        'max_depth':4, 
        'num_leaves': 12, 
        'max_bin':255,
        'subsample_for_bin':100000, # 构建直方图的样本量
        'min_split_gain':0,
        'min_child_samples':30,
        'colsample_bytree': 0.8,
        'subsample': 0.8, 
        'subsample_freq': 1,   # 每 k 次迭代执行bagging      
        'feature_fraction_seed':2,
        'bagging_seed': 1,
        'reg_alpha':0,
        'reg_lambda':0,
        'scale_pos_weight':1, # 等价于is_unbalance=False
        'silent':True,
        'random_state':1,
        'verbose':-1, # 控制模型训练过程的输出信息，-1为不输出信息
     }
    if model_select=='xgb':
        return params_xgb
    elif model_select=='lgb':
        return params_lgb
 
def ks_auc_value(y_value,df,model):
    y_pred=model.predict_proba(df)[:,1]
    fpr,tpr,thresholds= roc_curve(list(y_value),list(y_pred))
    ks=max(tpr-fpr)
    auc= roc_auc_score(list(y_value),list(y_pred))
    return ks,auc
    
def model_train_sklearn(model_label,train,y_name,model_var,model_select='lgb',params=None):
    
    if params is None:
        params=init_params(model_select)
    x_train,x_test, y_train, y_test =train_test_split(train[model_var],train[y_name],test_size=0.2, random_state=123)
 
    if model_select=='xgb':
        model=XGBClassifier(**params)
    elif model_select=='lgb':
        model=lgb.LGBMClassifier(**params)
    
    model.fit(x_train,y_train,eval_set=[(x_train, y_train),(x_test, y_test)],verbose=False) # 调参时设verbose=False
    train_ks,train_auc=ks_auc_value(y_train,x_train,model)
    test_ks,test_auc=ks_auc_value(y_test,x_test,model)
    
#     model_sklearn=model.fit(train[model_var],train[y_name])  # 全集数据训练
    all_ks,all_auc=ks_auc_value(train[y_name],train[model_var],model)
    
    dic={
        'model_label':model_label,
        'train_good':(y_train.count()-y_train.sum()),'train_bad':y_train.sum(),
        'test_good':(y_test.count()-y_test.sum()),'test_bad':y_test.sum(),
        'all_good':train[train[y_name]==0].shape[0],'all_bad':train[train[y_name]==1].shape[0],
        'train_ks':train_ks,'train_auc':train_auc,
        'test_ks':test_ks,'test_auc':test_auc,
        'all_ks':all_ks,'all_auc':all_auc,
    }
    return dic,model

三、划重点

少走10年弯路

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