逻辑回归三部曲——逻辑回归项目实战(信贷数据+Python代码实现)
??
??邏輯回歸已經(jīng)在各大銀行和公司都實(shí)際運(yùn)用于業(yè)務(wù)，已經(jīng)有很多前輩寫過邏輯回歸。本文將從我實(shí)際應(yīng)用的角度闡述邏輯回歸的由來，致力于讓邏輯回歸變得清晰、易懂。邏輯回歸又叫對數(shù)幾率回歸，是一種廣義線性回歸分析模型。雖然名字里有回歸，但其實(shí)是分類模型，常用于二分類。
??
??這篇文章是邏輯回歸三部曲中的第三部，介紹sklearn庫中邏輯回歸參數(shù)的含義和使用方法，并給出項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的Python代碼。如果想要了解邏輯回歸的來源和原理，參見公眾號中的文章：邏輯回歸由來和邏輯回歸原理
??
文章目錄
- 一、在Python中如何實(shí)現(xiàn)邏輯回歸建模
- 1.1 調(diào)用sklearn庫
- 1.2 邏輯回歸常用參數(shù)詳解
- 二、邏輯回歸模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
- 2.1 導(dǎo)入基本庫并設(shè)置文件存放路徑
- 2.2 導(dǎo)入待建模的數(shù)據(jù)
- 2.3 分析數(shù)據(jù)基本情況
- 2.3.1 用head函數(shù)看下數(shù)據(jù)表頭和前幾行數(shù)據(jù)
- 2.3.2 用value_counts函數(shù)觀測因變量y的數(shù)據(jù)分布
- 2.3.3 用describe函數(shù)查看數(shù)據(jù)分布
- 2.4 用IV挑選變量
- 2.4.1 用等頻分割的方法計(jì)算單個變量的IV值
- 2.4.2 用等頻分割的方法批量計(jì)算IV值
- 2.5 建立模型
- 2.5.1 用挑選好的變量建立原始模型
- 2.5.2 把挑選好的變量轉(zhuǎn)成woe再建立模型
- 2.6 把模型轉(zhuǎn)成評分卡的形式
??
??
一、在Python中如何實(shí)現(xiàn)邏輯回歸建模
??
1.1 調(diào)用sklearn庫
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as lr??
1.2 邏輯回歸常用參數(shù)詳解
??
??邏輯回歸函數(shù)中有很多參數(shù)，可以根據(jù)自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。如果覺得純看參數(shù)解釋會有點(diǎn)枯燥，可以先看本文第二部分項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，有需要的時候再回過頭來看這部分。
??
參數(shù)說明：
solver：求解邏輯回歸損失函數(shù)對應(yīng)參數(shù)的優(yōu)化算法。str類型，有以下五種算法可以選擇，默值為’lbfgs’。
liblinear：使用開源的liblinear庫實(shí)現(xiàn)，內(nèi)部使用坐標(biāo)軸下降法來迭代優(yōu)化損失函數(shù)，適用于小數(shù)據(jù)集。
lbfgs：擬牛頓法的一種，利用損失函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)矩陣(海森矩陣)來迭代優(yōu)化損失函數(shù)。
newton-cg：牛頓法家族中的一種，利用損失函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)矩陣(海森矩陣)來迭代優(yōu)化損失函數(shù)。
sag：隨機(jī)平均梯度下降，是梯度下降法的變種，和普通梯度下降法的區(qū)別是每次迭代僅僅用一部分的樣本來計(jì)算梯度，適合于樣本數(shù)據(jù)多的時候。
saga：線性收斂的隨機(jī)優(yōu)化算法的的變種，適用于大數(shù)據(jù)集。
??
注1：對于常見的多元邏輯回歸(OvR)和(MvM)，一般(MvM)比(OvR)分類相對準(zhǔn)確一些，但是liblinear只支持(OvR)不支持(MvM)。這意味著我們需要相對精確的多元邏輯回歸時，不能選擇liblinear，從而也不可以使用優(yōu)化算法只能選擇liblinear的L1正則。
??
注2：sag每次僅僅使用了部分樣本進(jìn)行梯度迭代，所以當(dāng)樣本量少的時候最好不要選擇它。而如果樣本量非常大，比如大于10萬，sag是第一選擇。但是sag不能用于L1正則化(沒有連續(xù)導(dǎo)數(shù))。如果你有大量的樣本，同時模型的特征非常多，想要用L1正則化讓模型系數(shù)稀疏化，這時就需要進(jìn)行取舍。要么通過對樣本采樣來降低樣本量 ，要么通過特征篩選提前挑選出重要變量，要么回到L2正則化。
??
penalty：為了解決過擬合問題，給模型加一個懲罰項(xiàng)。可選{‘l1’,‘l2’, ‘elasticnet’,‘none’}，默認(rèn)值為’l2’，如果選擇’none’是不加懲罰項(xiàng)。
如果模型的特征非常多，我們希望一些不重要的特征系數(shù)歸為零，從而讓模型系數(shù)稀疏化的話，可以使用L1正則化(這個可以考慮用在變量挑選，把使用L1正則化系數(shù)為0的變量剔除掉)。penalty參數(shù)的選擇會影響我們損失函數(shù)優(yōu)化算法的選擇。即參數(shù)solver的選擇。
如果是L1正則化，只能選擇’liblinear’。這是因?yàn)長1正則化的損失函數(shù)不是連續(xù)可導(dǎo)的，而使用{‘newton-cg’,‘lbfgs’,‘sag’}這三種優(yōu)化算法時都需要損失函數(shù)的一階或者二階連續(xù)導(dǎo)數(shù)，而’liblinear’并沒有這個依賴。如果是L2正則化，4種算法{‘newton-cg’,‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’}都可以選擇。
??
class_weight：由于樣本不平衡，導(dǎo)致樣本不是總體樣本的無偏估計(jì)，使得模型的預(yù)測能力下降。
為解決樣本不均衡問題，可通過調(diào)節(jié)樣本權(quán)重，使某種類型的樣本量越多則權(quán)重越低，樣本量越少則權(quán)重越高。可選參數(shù)為{dict,‘balanced’}，默認(rèn)值為None，即不調(diào)節(jié)樣本權(quán)重。當(dāng)class_weight為balanced時，類權(quán)重的計(jì)算方法為：n_samples/(n_classes*np.bincount(y))，其中n_samples為樣本數(shù)，n_classes為類別數(shù)，np.bincount(y)會輸出每個類的樣本數(shù)。
比如當(dāng)樣本標(biāo)簽為[1,1,0,0,0,0,0,0,0,0]時，n_samples為10，n_classes為2，np.bincount(y)為[2,8],類權(quán)重為10/(2*[2,8]),結(jié)果為[2.5,0.625]。即1的樣本權(quán)重為2.5，0的樣本權(quán)重為0.625，從而可以讓標(biāo)簽數(shù)量少的樣本占更高的權(quán)重。當(dāng)class_weight為自定義時，對于0,1二元模型，我們可以定義class_weight={0:0.2,1:0.8}，這樣類型0的權(quán)重為20%，類型1的權(quán)重為80%。
什么情況下要對class_weight進(jìn)行調(diào)整？下面舉兩個例子（只是為了舉例說明，不是真實(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）：
樣本高度失衡。比如在第三方支付公司的欺詐領(lǐng)域，由于欺詐商戶是極少一的部分，絕大部分的商戶是正常商戶。在建立欺詐模型的時候，99901個商戶是正常商戶，99個商戶是欺詐商戶。即0.1%的商戶是欺詐商戶，99.9%的商戶是正常商戶。如果我們不考慮權(quán)重，把所有商戶都預(yù)測成正常商戶，那么模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為99.9%，但是這種預(yù)測結(jié)果是沒有任何意義的,沒有抓到任何欺詐商戶。
誤分類代價很高。如果我們將欺詐商戶分類為正常商戶，可能會帶來上萬的損失。這時，在模型上我們可能愿意誤判一些正常商戶，讓監(jiān)控運(yùn)營進(jìn)行甄別，盡可能多地識別出欺詐商戶，減少資金損失。
針對以上兩種情況，我們可以選擇balanced，或者自己確定各個類別的權(quán)重，讓類庫自動提高數(shù)量少的樣本的權(quán)重。提高了某種分類的權(quán)重，相比不考慮權(quán)重，會有更多的樣本分類劃分到高權(quán)重的類別，從而可以解決上述問題。
注1：建模時使用balance這個參數(shù)，對于兩端的數(shù)據(jù)可能會比較均勻。即不使用balance參數(shù)在高分區(qū)出現(xiàn)的壞樣本占比可能會高于使用balance參數(shù)的模型(可能和行業(yè)數(shù)據(jù)有關(guān))。如果想要在高分段準(zhǔn)確率更高，要慎用balance參數(shù)。
注2：調(diào)節(jié)樣本權(quán)重的方法有兩種，第一種是在class_weight中使用balanced。另一種是在調(diào)用fit函數(shù)時，通過sample_weight來自己調(diào)節(jié)每個樣本權(quán)重。那么樣本的真正權(quán)重是：class_weight*sample_weight。
??
tol：迭代終止的條件。float類型，默認(rèn)值為0.0001。
比如我們想要求取使得損失函數(shù)最小化的參數(shù)θ，現(xiàn)用梯度下降法進(jìn)行求解，每迭代一次，損失函數(shù)的值都會減少一點(diǎn)，當(dāng)?shù)昂髶p失函數(shù)的差值小于0.0001時，迭代停止。
??
random_state：隨機(jī)數(shù)種子。int類型，默認(rèn)為None。僅在正則化優(yōu)化算法為sag、liblinear時使用。
比如要隨機(jī)產(chǎn)生一個初始值，可以設(shè)置種子的值為20，那么每次隨機(jī)產(chǎn)生的值都是20這個種子對應(yīng)的值，可以用此方法復(fù)現(xiàn)建模時的數(shù)據(jù)。
??
C：正則化系數(shù)的倒數(shù)。float類型，默認(rèn)值為1.0，該值越小正則化越強(qiáng)。
??
fit_intercept：確定是否有一個**常數(shù)項(xiàng)(截距項(xiàng))**應(yīng)該添加到邏輯函數(shù)中的線性表達(dá)式中。bool類型，默認(rèn)值為True。
??
intercept_scaling：僅在正則化項(xiàng)為‘liblinear’且fit_intercept設(shè)置為True時有用。float類型，默認(rèn)值為1。
??
??
二、邏輯回歸模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
??
??項(xiàng)目背景：由于公司發(fā)展車貸業(yè)務(wù)，需要判斷新進(jìn)來的申請人有多大的概率會逾期，根據(jù)逾期的概率和資金的松緊程度決定是否放貸。現(xiàn)在有一批歷史上是否違約的客戶樣本數(shù)據(jù)(由于數(shù)據(jù)涉及安全問題，也是職業(yè)操守要求，故此數(shù)據(jù)不是原始數(shù)據(jù)，是經(jīng)過處理的)。想根據(jù)這批歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練邏輯回歸模型，得到模型參數(shù)，預(yù)測未來新申請的客戶逾期概率。從而決定新申請人是通過、轉(zhuǎn)人工核驗(yàn)還是拒絕。
??
2.1 導(dǎo)入基本庫并設(shè)置文件存放路徑
??
從Python中導(dǎo)入最常使用的數(shù)據(jù)處理庫，并設(shè)置數(shù)據(jù)的存放的地址。
??
2.2 導(dǎo)入待建模的數(shù)據(jù)
??
data = pd.read_csv('testtdmodel.csv',sep=',',encoding='gb18030')注：由于數(shù)據(jù)中存在中文，如果不使用encoding對編碼進(jìn)行申明會報(bào)如下錯誤：
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 2: invalid start byte把endcoding的值設(shè)置為gb18030或gbk可以解決此類問題，成功導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
??
2.3 分析數(shù)據(jù)基本情況
??
2.3.1 用head函數(shù)看下數(shù)據(jù)表頭和前幾行數(shù)據(jù)
??
??我選擇看前兩行的數(shù)據(jù)，如果括號里為空默認(rèn)展示前五行的數(shù)據(jù)，可以根據(jù)需要把2改為你想展示的行數(shù)。也可以用tail函數(shù)展示后幾行數(shù)據(jù)。
??
結(jié)果：
??
2.3.2 用value_counts函數(shù)觀測因變量y的數(shù)據(jù)分布
??
??在信貸中，有些客戶因?yàn)橥浟诉€款日期、或者資金在短期內(nèi)存在缺口(不是惡意不還)，可能會導(dǎo)致幾天的逾期，在催收后會及時還款。故一般不把歷史逾期不超過x天(根據(jù)公司的實(shí)際業(yè)務(wù)情況和數(shù)據(jù)分析結(jié)果得出)的客戶定義為壞客戶(這里的壞不是壞人的意思，純粹指逾期超過x天的客戶)。在本文把逾期超過20天的客戶標(biāo)簽y定義為1(壞客戶)，沒有逾期和逾期不超過20天的客戶標(biāo)簽y定義為0(好客戶)。
??
結(jié)果：
??本文總計(jì)樣本數(shù)量為7252,其中7155個樣本是好客戶，97個樣本是壞客戶。說明0和1的分布很不均勻，我們統(tǒng)計(jì)一下占比：
??
??發(fā)現(xiàn)0的占比達(dá)到了98.6%，1的占比不到2%，這是典型的樣本不均衡問題。如果我們把所有的客戶都預(yù)測成好客戶，模型可以達(dá)到98.6%的準(zhǔn)確率。但是這個結(jié)果是毫無意義的，因?yàn)槟Ｐ蜎]起到區(qū)分逾期和非逾期客戶的作用，沒有達(dá)到建模的目的。可以用前文提到的class_weight和sample_weight對權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，讓標(biāo)簽是1的樣本占更多的權(quán)重。
??
??實(shí)際中很多問題可能都是數(shù)據(jù)分布不均勻的，比如患病的人數(shù)和不患病的人數(shù)、欺詐商戶和正常商戶、逾期的客戶和不逾期的客戶等等。不過這些都是正常現(xiàn)象，想一想如果逾期客戶數(shù)超過了不逾期的人數(shù)，公司早就倒閉了好吧。那么建模的目的就是想把錢盡可能多地貸給能按期還錢的客戶，盡可能多地拒絕可能會逾期的客戶。這樣公司的錢才能掙得更多的利息，產(chǎn)生更少的壞賬，總收益才能最大化。
??
2.3.3 用describe函數(shù)查看數(shù)據(jù)分布
??
??一般建模之前要看下數(shù)據(jù)的缺失情況、檢查一下數(shù)據(jù)是不是存在錯誤。如果數(shù)據(jù)存在缺失值考慮刪除這個樣本，或用0值或中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)變量去填充。如果刪除存在缺失值的樣本，模型用到的信息量就會減少。如果數(shù)據(jù)存在錯誤，考慮從源頭糾正錯誤數(shù)據(jù)或刪除該樣本。在Python中可以用describe()函數(shù)方便地獲取樣本數(shù)量，變量均值，變量最小值、25%分位數(shù)、50%分位數(shù)、75%分位數(shù)、最大值等信息。
??
結(jié)果：
??
那根據(jù)describe得到的結(jié)果可以在建模中做什么？
??
??
??
??
??
??對外拓展感覺有說不完的注意事項(xiàng)，本文著重講邏輯回歸的實(shí)現(xiàn)，故后文不再在細(xì)枝末節(jié)處做過多說明。有小細(xì)節(jié)需要注意的地方，我會在后續(xù)文章中分專題詳細(xì)闡述。在變量缺失值處理好，并驗(yàn)證數(shù)據(jù)沒有問題后。可以把數(shù)據(jù)集割分成訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集。由于本文中的標(biāo)簽1只有97個，再細(xì)分可能出現(xiàn)1過少，導(dǎo)致信息過少，不滿足統(tǒng)計(jì)特性。故不區(qū)分訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集，直接把所有數(shù)據(jù)都當(dāng)成訓(xùn)練集。接下來我們一起挑選重要變量，建立邏輯回歸模型。
??
2.4 用IV挑選變量
??
??挑選變量的方法多種多樣，可以用IV、GBDT、隨機(jī)邏輯回歸、隨機(jī)森林、逐步回歸、cluster等等(我在建模中實(shí)際用到)。本文采用信貸中最常用的方法IV進(jìn)行闡述，其它方法會在本公眾號后續(xù)挑選變量專題中進(jìn)行詳細(xì)闡述。對于用IV挑選變量，在風(fēng)控建模中的IV和WOE一文中有詳細(xì)的闡述，感興趣的可以仔細(xì)閱讀一遍，本文只引用計(jì)算函數(shù)。
??
2.4.1 用等頻分割的方法計(jì)算單個變量的IV值
??
等頻計(jì)算IV的函數(shù)如下：
先用如下語句整理好原始自變量和因變量：
columns_x =['7天內(nèi)申請人在多個平臺申請借款','1個月內(nèi)申請人在多個平臺申請借款','3個月內(nèi)申請人在多個平臺申請借款','7天內(nèi)借款人手機(jī)申請借款平臺數(shù)','1個月內(nèi)借款人手機(jī)申請借款平臺數(shù)','3個月內(nèi)借款人手機(jī)申請借款平臺數(shù)','7天內(nèi)借款人身份證申請借款平臺數(shù)','1個月內(nèi)借款人身份證申請借款平臺數(shù)','3個月內(nèi)借款人身份證申請借款平臺數(shù)','7天內(nèi)關(guān)聯(lián)P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)','1個月內(nèi)關(guān)聯(lián)P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)','3個月內(nèi)關(guān)聯(lián)P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)','7天內(nèi)申請人關(guān)聯(lián)融資租賃平臺數(shù)','1個月內(nèi)申請人關(guān)聯(lián)融資租賃平臺數(shù)','3個月內(nèi)申請人關(guān)聯(lián)融資租賃平臺數(shù)','1個月內(nèi)申請人關(guān)聯(lián)一般消費(fèi)分期平臺數(shù)','3個月內(nèi)申請人關(guān)聯(lián)一般消費(fèi)分期平臺數(shù)','風(fēng)險名單占比','一度關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)個數(shù)','二度關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)個數(shù)','一度風(fēng)險名單個數(shù)','二度風(fēng)險名單個數(shù)','一度風(fēng)險名單占比','二度風(fēng)險名單占比','X3個月內(nèi)申請人手機(jī)號作為第二聯(lián)系人手機(jī)號出現(xiàn)的次數(shù)','X3個月內(nèi)申請人手機(jī)號作為前三聯(lián)系人手機(jī)號出現(xiàn)的次數(shù)','是否命中法院執(zhí)行模糊名單','是否命中法院結(jié)案模糊名單','是否命中手機(jī)風(fēng)險關(guān)注名單','是否命中身份證風(fēng)險關(guān)注名單','命中中風(fēng)險關(guān)注名單筆數(shù)','客戶異常借款筆數(shù)','信用異常筆數(shù)','執(zhí)行標(biāo)的','申請人執(zhí)行標(biāo)的是否超過100000','3個月手機(jī)號關(guān)聯(lián)身份證數(shù)','3個月身份證關(guān)聯(lián)手機(jī)號數(shù)','三個月銀行相關(guān)平臺數(shù)' ] #自變量名稱 X = data[columns_x] #生成自變量數(shù)據(jù)框 Y = data['y'] #生成因變量y再用調(diào)用等頻法算IV的函數(shù)，計(jì)算單個變量的IV值，并打印結(jié)果。
IV,cut,WOEi,d4 = bin_frequency(X['1個月內(nèi)申請人在多個平臺申請借款'], Y) print('IV=',IV) d4得到結(jié)果：
2.4.2 用等頻分割的方法批量計(jì)算IV值
??
??在變量one-by-one分析之前可以用等頻切分的方法，快速算出所有變量的IV值，一般挑選IV值大于0.02的變量進(jìn)入后續(xù)建模。可以用如下語句批量計(jì)算變量的IV值，并打印每個變量的分箱woe情況:
得到結(jié)果：
??
可以用如下語句把所有變量的IV值匯總輸出到csv文件中：
??
得到結(jié)果(部分截圖)：
??
??在用IV值大于0.02的規(guī)則挑選完變量后可以用相關(guān)性、vif、逐步回歸等方法進(jìn)一步挑選變量。注：IV值多少可以進(jìn)入模型，需要根據(jù)公司的數(shù)據(jù)情況進(jìn)行調(diào)整，一般IV值低于0.02的變量幾乎沒有預(yù)測效果。如果很多變量的IV值都很高，閾值可以相應(yīng)提高。如果變量整體的IV值都不高，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯也可以加一些IV值不是很高的變量測試模型效果。挑選好變量后可以調(diào)用sklearn中的lr函數(shù)建模。
??
2.5 建立模型
2.5.1 用挑選好的變量建立原始模型
??
columns_model = ['1個月內(nèi)借款人身份證申請借款平臺數(shù)','7天內(nèi)關(guān)聯(lián)P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)','3個月內(nèi)關(guān)聯(lián)P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)','3個月手機(jī)號關(guān)聯(lián)身份證數(shù)','3個月內(nèi)申請人關(guān)聯(lián)融資租賃平臺數(shù)','二度風(fēng)險名單個數(shù)','是否命中身份證風(fēng)險關(guān)注名單','原始分','一度風(fēng)險名單個數(shù)']X_model = data[columns_model] #生成入模自變量y = data['y'] #生成入模因變量 from sklearn.linear_model import LogisticRegression as lr #導(dǎo)入邏輯回歸庫lr_model_1 = lr() #調(diào)用邏輯回歸lr_model_1_y = lr_model_1.fit(X_model, y) #用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練邏輯回歸模型y_proba_model_1 = lr_model_1_y.predict_proba(X_model) #用訓(xùn)練好的模型預(yù)測y_proba_model_1注：本文為了不泄露公司的數(shù)據(jù)信息，挑選的變量已經(jīng)經(jīng)過數(shù)據(jù)替換，不是真實(shí)數(shù)據(jù)，只是為了數(shù)據(jù)展示。
得到結(jié)果：
可以用如下語句得到模型的系數(shù)和截距：
??
得到結(jié)果：
??
??把擬合好的系數(shù)和截距代入邏輯回歸函數(shù)中，得到的結(jié)果就是逾期的概率值。以上邏輯回歸模型的訓(xùn)練直接采用默認(rèn)參數(shù)，沒有考慮樣本不均衡的問題，可以在邏輯回歸模型中引入?yún)?shù)class_weight,即lr(class_weight=‘balanced’)讓因變量1的權(quán)重變高，0的權(quán)重變低。
??
2.5.2 把挑選好的變量轉(zhuǎn)成woe再建立模型
??
??在建完原始模型后一般要把變量轉(zhuǎn)成woe后，再用邏輯回歸訓(xùn)練一次變量，得到相應(yīng)的系數(shù)。因?yàn)榘炎兞哭D(zhuǎn)成woe后變量具有更好的魯棒性，模型會更加穩(wěn)定。比如年齡這個變量，如果不分箱轉(zhuǎn)成woe，在客戶從25歲變到26歲時評分可能完全不一樣。而轉(zhuǎn)成woe后變量是一個一個的小箱子，在箱子內(nèi)值的變動不會對模型分產(chǎn)生影響。如果25到26剛好在一個箱子里，這個人的評分不會因?yàn)槟挲g的改變而發(fā)生變化。由于篇幅問題，在本文中只給轉(zhuǎn)出轉(zhuǎn)woe后建模的結(jié)果：
??
??
2.6 把模型轉(zhuǎn)成評分卡的形式
??
??把變量轉(zhuǎn)成woe后，可以根據(jù)分箱情況和邏輯回歸的結(jié)果，通過轉(zhuǎn)換把變量變成評分卡的形式：
??
??
??其實(shí)在建模過程中，特征工程、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、變量篩選、模型建立、模型評價、模型上線都是至關(guān)重要的。所有小的模塊都會在后續(xù)文章中陸續(xù)發(fā)布，歡迎持續(xù)關(guān)注。為了更清晰地理解邏輯回歸的求解和使用，建議對邏輯回歸的推導(dǎo)過程有一個大致的了解。而且理解了邏輯回歸的原理，有助于其它機(jī)器學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)。
??
??一直對邏輯回歸，這個風(fēng)控建模中必不可少的一員，抱有很大的敬意。邏輯回歸三部曲的文章也從2月份斷斷續(xù)續(xù)準(zhǔn)備到了4月份，今天終于和大家分享第三部-邏輯回歸項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，如有偏頗的地方，或者有不懂的地方，大家可以加我的微信 阿黎逸陽進(jìn)行咨詢。本文純屬技術(shù)分享文檔，幫助想要從事風(fēng)控建模的朋友了解邏輯回歸，所有文字都非商業(yè)用途，如果需要本文項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的數(shù)據(jù)可以到公眾號中私信我，可以免費(fèi)獲取。
??
??之前由于工作需要，自己看了很多資料把邏輯回歸的結(jié)果轉(zhuǎn)成了評分卡的形式，寫完了Python的實(shí)現(xiàn)函數(shù)，在接下來的時間我會好好總結(jié)評分卡的內(nèi)容，爭取評分卡的文章也早日和大家見面。
??
參考文獻(xiàn)
你可能感興趣:
用Python繪制皮卡丘
用Python繪制詞云圖
邏輯回歸三部曲——邏輯回歸和sigmod函數(shù)的由來
邏輯回歸三部曲——邏輯回歸(logistics regression)原理-讓你徹底讀懂邏輯回歸
Python畫好看的星空圖V2版——添加背景圖片和音樂
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的逻辑回归三部曲——逻辑回归项目实战(信贷数据+Python代码实现)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： win2012 磁盘阵列 介绍和实操
- 下一篇： websocket python爬虫_p