机器学习---贷款违约行为预警预测_贷款违约行为预测

#一 、数据预处理
我们拿到的原始数据是12张表格，包含了150多个字段，总共3万多条记录。拿到这么多数据，我们该怎么预处理呢？
首先第一步对各个表格单独预处理，其次合并后对合并后的数据预处理。
##1.每张表格单独处理
我们以其中一张表为例，来具体讲解怎么处理。这张表包含下列字段

处理的内容包括：变量属性识别与标注、空值处理、异常值处理、维规约、独热编码、标准化
变量属性分为定性属性和定量属性，而定性属性分为标称属性（例如性别）和序数属性（例如学历），定量属性分为区间属性（例如日期）和比率属性（例如年龄、工资）。对不同变量属性的处理方法都不相同。
首先通过代码对每个表的变量进行自动化的变量属性识别，并结合人工进行标注，得到每个变量的属性类型。如“gender”一项可按身份证号标记男女为1和0，“MARRY_STATUS”根据其不同的婚姻状态可以标记为0~5。

对空值的统计如下表所示，可以发现空值较多的变量为WORK_PROVINCE、EDU_LEVEL、AGENT和SALARY。首先评判该属性是否重要、其影响是否显著。若该变量重要，则处理的方法有：使用其他信息的相关内容进行填补（如身份证号前6位可代表出生地区），使用样本均值或建立模型。若该变量不重要，则可直接使用.drop()方法将变量剔除。

异常值处理主要针对连续变量，防止出现某些远超分布范围的值对整个分布造成影响。
本案例只有一个连续变量（SALARY），变量属性类型为比率属性。选择winsorize变换处理异常值，其思想是通过上下分位数对特征的分布进行约束，选择99%和1%分位数作为阈值，当值超过99%分位数时，用99%分位数的值进行替换；当值低于1%分位数时，用1%分位数的值进行替换。
维归约就是指数据特征维度数目减少或者压缩，摒弃掉不重要的维度特征，尽量只用少数的关键特征来描述数据。人们总是希望看到的现象主要是由少数的关键特征造成的，找到这些关键特征也是数据分析的目的。 如果数据经过归约处理得当，不影响数据重新构造而不丢失任何信息，则该数据归约是无损的。
对变量WORK_PROVINCE进行空值处理后，发现该变量的值比较多，这将导致对该变量独热编码时，产生大量的二元特征，且非常稀疏，因此将其进行维规约，将城市变量规约到省份变量中，最终得到近30个代表省份的虚拟变量。
独热编码又称为一位有效编码，采用N为状态寄存器对N个状态进行编码，每个状态都有它的独立寄存器位，并且在任意时候只对一位有效。例如“性别”这一属性可选值为[”男”、“女]，可以定义值为[01,10]。
针对标称变量IS_LOCAL、WORK_PROVINCE、MARRY_STATUS，进行独热编码，生成该变量每一个类别对应的虚拟变量，同时需要注意虚拟变量陷阱，剔除作为对照组的虚拟变量，以防止多重共线性。
数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
目前数据标准化方法有多种，归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法，对系统的评价结果会产生不同的影响。
针对比率属性变量SALARY、区间属性变量LOAN_DATE、序数属性变量EDU_LEVEL，为了防止计算距离时量纲不统一带来的问题，对其进行标准化，即用该变量值减去均值后除以标准差。
##2.合并12张表格且预处理
###合并
每张表预处理完毕后，通过report_id属性将table_1至table_11合并成一张表train_all.csv。
###合并后预处理
合并完毕后，pre_train.py将对合并的数据进行最终的预处理，包括去除空值、去除非重要信息。得到最后数据存在trainafter.csv中。
#二、客户聚类分析
##1 聚类
我们要做预警分析，势必要对客户做聚类，聚类最常见的算法就是k均值，但k均值算法如何确定合适的k值呢？也就是具体聚成几类比较合适呢？我们常用使用手肘法最合适的聚类数k。比如本案例的最合适聚类数是4
手肘法的核心指标是误差平方和（SSE），随着k值的增加，sse值会慢慢变小，最后趋近于一个稳定值。变化过程举例如图：
##2 添加标记
通过上述处理后，我们可以把客户分成4个类，但那个类别的是风险大的，那个是风险小的，我们没办法判断。这时候我们根据聚类标记“1”,“2”,“3”,"4"和违约标记“0”，“1” 来确定类别。我们计算每个聚类的违约比率，比率由高到低分别标记为“危险客户”，“高风险客户”，“中风险客户”，“低风险客户”。
#三、贷款行为违约预警预测
我们的实现思路是：
1.根据已知数据生成两个模型，一个是根据危险程度分类的预警模型，另一个是根据违约与否分类的违约预测模型。
2.现在有新增客户，我们首先用预警模型分类，看他是否是危险客户或高风险客户，如果是，我们需要进一步使用违约预测模型判断他是否存在违约可能。

##1.预警
拿到包含聚类标记的数据，我们使用带正则的Logistic回归模型对数据进行分类，生成相应的分类模型。
##2 预测
基于trainafter.csv，我们使用带正则的Logistic回归模型对违规与否进行分类，生成相应的分类模型。