租赁风控模型之决策树
租赁风控模型之决策树
- 1. 数据预处理
- 2. 业务分析
- a. 租赁业务分析
- i. 订单月份交易量与商品押金变化走势
- b. 商品押金与期数天数分布
- i. 商品押金分布
- c. 逾期状态分布
- i. 每月好坏用户分布情况
- 3. 用户画像分析
- 4. 多维变量分析
- a. 性别与是否预期相关
- b. 年龄分布与是否预期相关
- c. 芝麻分与是否预期相关
- d. 百融_信息合并与是否预期相关
- 5. 特征工程
- a. 提取特征和目标变量
- b. 特征编码
- c. 特征选择
- d. 特征训练
- 6. 决策树
- a. 决策树模型
- b. 验证模型
- c. 绘制Roc曲线，计算AUC值
- d. 混淆矩阵可视化
- 7. 总结
前言：基于（手机类目风控因子表），对用户租赁数据进行业务分析、用户画像、多维变量和相关性分析。数据分析的最终目的是赋能于业务，在租赁场景中最直接的体现是：通过数据判断，用户中哪些是good用户，哪些是bad用户，他们都有什么共性和异性。通过决策树建模分析后，如果新用户租赁时，根据授权填写的各项信息，进行判断该用户是good用户还是bad用户，应不应该给予租赁。
1. 数据预处理
对数据进行常规的处理，包括：导入数据分析相关的包、可视化包、防止出现中文乱码、备份原有warnings过滤器、读取文件、查看缺失率大于10%的列、删除字段、字段重命名忽略、缺失值处理以及对数据字段进行编码等。
因为这里利用决策树，在此租赁场景设定只有“可租赁”和“不可租赁”两个选择，结果为二分类。目标变量为“是否m21”（是否逾期/是否租赁），对其进行编码：定义pass(可租赁/不逾期)为0，reject（不可租赁/逾期）为1。
2. 业务分析
a. 租赁业务分析
i. 订单月份交易量与商品押金变化走势
- 从图中看出，交易量和商品押金成正相关，商品押金随交易量的变化而变化。
b. 商品押金与期数天数分布
i. 商品押金分布
- 从图中看出，商品押金范围多集中在400-800元，中位数在600左右。
c. 逾期状态分布
i. 每月好坏用户分布情况
- 从饼形图中看出，good用户占比92.45%，风控把握做的相对较好。
- 从柱状图中看出，2021年末2个月bad客户占比较多，2022年前三个月相对较少，存在风险模型优化的可能。
3. 用户画像分析
- 结合手机风控各因子类目表的数据表现情况来看 ，用户画像分析可以从：年龄、性别、芝麻分、百融_信息合并、历史是否有释放押金转租金行为、否命中诈骗地址、代扣失败次数是否大于10、收货地址、收入等因素进行分析。
4. 多维变量分析
a. 性别与是否预期相关
- 从柱状图性别与是否预期占比来看，男性这部分的bad用户最多，基数也是最大的。
b. 年龄分布与是否预期相关
- 从密度图中看出，是否逾期与年龄区分度较小。
c. 芝麻分与是否预期相关
- 从柱状图逾期状态分别在芝麻分占比看出，信用评级筛选过后的客户中，逾期的表现与其评级基本保持一致。
d. 百融_信息合并与是否预期相关
- 从柱状图中看出，非百融_信息合并的这部分bad用户最多，基数也是最大。
类似的因子还有：历史是否有释放押金转租金行为、是否命中诈骗地址、是否锁机
5. 特征工程
a. 提取特征和目标变量
- 这里目标变量是：是否m21
0：good用户 1：bad用户
b. 特征编码
- Python下做决策树的时候，每一个特征都应该是数值（int或float）类型的。这里利用LabelEncoder对类型特征进行编码。
c. 特征选择
特征较多时，我们初步聚焦几个重要特征展开分析，这就涉及到特征选择的问题。
《机器学习》将特征选择分为了三种方法：分别是过滤式（filter） 、包裹式（wrapper）和嵌入式（embedded）。
● 过滤式（filter）: 通过自变量之间或自变量与目标变量之间的关联关系选择特征。
● 包裹式（wrapper）: 通过目标函数（AUC/MSE）来决定是否加入一个变量。
● 嵌入式（embedded）: 通过学习器自身自动选择特征。
这里只选择其中一种方法进行选择，这里采用的是Wrapper。
- 通过递归特征消除方法筛选出10个与目标变量相关性较强的特征，剔除相关性差的特征，达到降维效果。
为了更加直观的查看，可以通过热力图进行展示。
d. 特征训练
- 为了使模型更加可信，把数据随机拆分成训练集和测试集。（7/3）
y_train，y_test的逗号后面没有数字，就表示只有1列。
6. 决策树
a. 决策树模型
- 决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点，其中内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点。叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试。
最终生成的决策树如下：
背景色中橘红色代表“可租赁”，蓝色代表“不可租赁” - 决策树已生成，可以直观的看到什么条件下“可租赁”，什么条件下“不可租赁”。gini指数在决策树中来衡量样本数据的不确定性，gini（熵）越大，样本的不确定性就越大。
b. 验证模型
- 检验模型效果好坏的标准是实践。决策树模型已经建好了，我们随机从测试集中抽取数据进行验证。
- 抽取测试集中第一行数据利用决策树进行预测，返回值为0，0代表“可租赁/不逾期”，经查看预测值和实际值一致。同样的方式抽取最后一行数据进行验证：
但这种验证方法，只能代表个案，想要看到的是总体准确率。
预测数据集，返回的值为0.9221279326820224
c. 绘制Roc曲线，计算AUC值
从ROC曲线可以观察到训练数据和测试数据曲线重合度较高，拟合较好。
d. 混淆矩阵可视化
- 模型的表现虽然很好，但从混淆矩阵来看，其实际表现并非想象中的完美，需要对其重新进行评估与优化。
7. 总结
92%的准确率相当高。但样本量相对比较小，不能代表整体，且一个好的模型需要大量数据做支撑。而这个决策树模型也比较简陋，中间省去了很多调优细节。在实际工作场景中也不是“非黑即白”的关系，还有好多处于中间区域的用户，这要综合评估风险和收益，找到两者之间的平衡点。
下期我们来讲讲：《决策树模型优化策略》，关注我，不迷路。
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