Этот пример показывает, как создать объект creditscorecard, данные об интервале, отображение, и построить сгруппированную информацию о данных. Этот пример также показывает, как соответствовать модели логистической регрессии, получить счет к модели протокола результатов, и определить вероятности значения по умолчанию и подтвердить модель протокола результатов кредита использование трех различных метрик.
Используйте файл CreditCardData.mat, чтобы загрузить data (использующий набор данных от Refaat 2011). Если ваш data содержит много предикторов, можно сначала использовать screenpredictors от Risk Management Toolbox™, чтобы срезать потенциально большой набор предикторов к подмножеству, которое является самым прогнозирующим из переменной отклика протокола результатов кредита. Использование может затем использовать это подмножество предикторов при создании объекта creditscorecard.
При создании объекта creditscorecard, по умолчанию, 'ResponseVar' установлен в последний столбец в данных ('status' в этом примере) и 'GoodLabel' к значению ответа с самым высоким количеством (0 в этом примере). Синтаксис для creditscorecard указывает, что 'CustID' является 'IDVar', чтобы удалить из списка предикторов. Кроме того, в то время как не продемонстрированный в этом примере, при создании объекта creditscorecard с помощью creditscorecard, можно использовать дополнительный аргумент пары "имя-значение" 'WeightsVar', чтобы задать наблюдение (выборка) веса или 'BinMissingData' к интервалу недостающие данные.
load CreditCardData sc = creditscorecard(data,'IDVar','CustID')
sc =
creditscorecard with properties:
GoodLabel: 0
ResponseVar: 'status'
WeightsVar: ''
VarNames: {1x11 cell}
NumericPredictors: {1x6 cell}
CategoricalPredictors: {'ResStatus' 'EmpStatus' 'OtherCC'}
BinMissingData: 0
IDVar: 'CustID'
PredictorVars: {1x9 cell}
Data: [1200x11 table]
Выполните некоторое исследование исходных данных. Справьтесь о статистике предиктора для категориальной переменной 'ResStatus' и постройте информацию об интервале для 'ResStatus'.
bininfo(sc,'ResStatus')ans=4×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
____________ ____ ___ ______ _________ _________
'Home Owner' 365 177 2.0621 0.019329 0.0001682
'Tenant' 307 167 1.8383 -0.095564 0.0036638
'Other' 131 53 2.4717 0.20049 0.0059418
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.0097738
plotbins(sc,'ResStatus')
Эта информация об интервале содержит частоты “Хороших” и “Плохих”, и статистика интервала. Постарайтесь не иметь интервалы с частотами нуля, потому что они приводят к бесконечному или неопределенному (NaN) статистику. Используйте modifybins или функции autobinning к интервалу данные соответственно.
Для числовых данных общий первый шаг является "прекрасной классификацией". Это означает раскладывание данные в несколько интервалов, заданных с обычной сеткой. Чтобы проиллюстрировать этот тезис, используйте предиктор 'CustIncome'.
cp = 20000:5000:60000; sc = modifybins(sc,'CustIncome','CutPoints',cp); bininfo(sc,'CustIncome')
ans=11×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
_______________ ____ ___ _______ _________ __________
'[-Inf,20000)' 3 5 0.6 -1.2152 0.010765
'[20000,25000)' 23 16 1.4375 -0.34151 0.0039819
'[25000,30000)' 38 47 0.80851 -0.91698 0.065166
'[30000,35000)' 131 75 1.7467 -0.14671 0.003782
'[35000,40000)' 193 98 1.9694 -0.026696 0.00017359
'[40000,45000)' 173 76 2.2763 0.11814 0.0028361
'[45000,50000)' 131 47 2.7872 0.32063 0.014348
'[50000,55000)' 82 24 3.4167 0.52425 0.021842
'[55000,60000)' 21 8 2.625 0.26066 0.0015642
'[60000,Inf]' 8 1 8 1.375 0.010235
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.13469
plotbins(sc,'CustIncome')
Используйте функцию autobinning, чтобы выполнить автоматическое раскладывание для каждой переменной прогноза, с помощью значения по умолчанию 'Monotone' алгоритм с опциями алгоритма по умолчанию.
sc = autobinning(sc);
После автоматического шага раскладывания каждый интервал предиктора должен быть рассмотрен с помощью bininfo и функций plotbins и подстроен. Монотонный, идеально линейный тренд в Весе доказательства (WOE) желателен для протоколов результатов кредита, потому что это переводит в линейные точки для данного предиктора. Тренды WOE могут визуализироваться с помощью plotbins.
plotbins(sc,sc.PredictorVars)
В отличие от первоначального графика 'ResStatus', когда протокол результатов был создан, новый график для 'ResStatus' показывает увеличивающийся тренд WOE. Это вызвано тем, что функция autobinning, по умолчанию, сортирует порядок категорий путем увеличения разногласий.
Эти графики показывают, что алгоритм 'Monotone' делает хорошее задание, находящее монотонные тренды WOE для этого набора данных. Чтобы завершить процесс раскладывания, необходимо внести только несколько ручных корректировок для некоторых предикторов с помощью функции modifybins.
Общие шаги, чтобы вручную изменить интервалы:
Используйте функцию bininfo с двумя выходными аргументами, где второй аргумент содержит правила раскладывания.
Вручную измените правила раскладывания с помощью второго выходного аргумента от bininfo.
Установите обновленные правила раскладывания с modifybins и затем используйте plotbins или bininfo, чтобы рассмотреть обновленные интервалы.
Например, на основе графика для 'CustAge' на Шаге 2a, интервалы номер 1 и 2 имеют подобное ГОРЕ также, как и интервалы номер 5 и 6. Объединять эти интервалы с помощью шагов, обрисованных в общих чертах выше:
[bi,cp] = bininfo(sc,'CustAge'); cp([1 5]) = []; % To merge bins 1 and 2, and bins 5 and 6 sc = modifybins(sc,'CustAge','CutPoints',cp); plotbins(sc,'CustAge')
Для 'CustIncome', на основе графика выше, лучше объединять интервалы 3, 4 и 5, потому что у них есть подобное ГОРЕ. Объединять эти интервалы:
[bi,cp] = bininfo(sc,'CustIncome'); cp([3 4]) = []; sc = modifybins(sc,'CustIncome','CutPoints',cp); plotbins(sc,'CustIncome')
Для 'TmWBank', на основе графика выше, лучше объединять интервалы 2 и 3, потому что у них есть подобное ГОРЕ. Объединять эти интервалы:
[bi,cp] = bininfo(sc,'TmWBank'); cp(2) = []; sc = modifybins(sc,'TmWBank','CutPoints',cp); plotbins(sc,'TmWBank')
Для 'AMBalance', на основе графика выше, лучше объединять интервалы 2 и 3, потому что у них есть подобное ГОРЕ. Объединять эти интервалы:
[bi,cp] = bininfo(sc,'AMBalance'); cp(2) = []; sc = modifybins(sc,'AMBalance','CutPoints',cp); plotbins(sc,'AMBalance')
Теперь, когда подстройка раскладывания завершается, интервалы для всех предикторов имеют близко-к-линейному тренды WOE.
Функция fitmodel соответствует модели логистической регрессии к данным WOE. fitmodel внутренне интервалы данные тренировки, преобразовывает его в значения WOE, сопоставляет переменную отклика так, чтобы 'Good' был 1 и соответствовал линейной модели логистической регрессии. По умолчанию fitmodel использует пошаговую процедуру, чтобы определить, которым предикторы должны быть в модели.
sc = fitmodel(sc);
1. Adding CustIncome, Deviance = 1490.8954, Chi2Stat = 32.545914, PValue = 1.1640961e-08
2. Adding TmWBank, Deviance = 1467.3249, Chi2Stat = 23.570535, PValue = 1.2041739e-06
3. Adding AMBalance, Deviance = 1455.858, Chi2Stat = 11.466846, PValue = 0.00070848829
4. Adding EmpStatus, Deviance = 1447.6148, Chi2Stat = 8.2432677, PValue = 0.0040903428
5. Adding CustAge, Deviance = 1442.06, Chi2Stat = 5.5547849, PValue = 0.018430237
6. Adding ResStatus, Deviance = 1437.9435, Chi2Stat = 4.1164321, PValue = 0.042468555
7. Adding OtherCC, Deviance = 1433.7372, Chi2Stat = 4.2063597, PValue = 0.040272676
Generalized linear regression model:
status ~ [Linear formula with 8 terms in 7 predictors]
Distribution = Binomial
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ _______ ______ __________
(Intercept) 0.7024 0.064 10.975 5.0407e-28
CustAge 0.61562 0.24783 2.4841 0.012988
ResStatus 1.3776 0.65266 2.1107 0.034799
EmpStatus 0.88592 0.29296 3.024 0.0024946
CustIncome 0.69836 0.21715 3.216 0.0013001
TmWBank 1.106 0.23266 4.7538 1.9958e-06
OtherCC 1.0933 0.52911 2.0662 0.038806
AMBalance 1.0437 0.32292 3.2322 0.0012285
1200 observations, 1192 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 89.7, p-value = 1.42e-16
После подбора кривой логистической модели по умолчанию моменты не масштабированы и наступают непосредственно от комбинации значений WOE и коэффициентов модели. Функция displaypoints обобщает точки протокола результатов.
p1 = displaypoints(sc); disp(p1)
Predictors Bin Points
____________ __________________ _________
'CustAge' '[-Inf,37)' -0.15314
'CustAge' '[37,40)' -0.062247
'CustAge' '[40,46)' 0.045763
'CustAge' '[46,58)' 0.22888
'CustAge' '[58,Inf]' 0.48354
'ResStatus' 'Tenant' -0.031302
'ResStatus' 'Home Owner' 0.12697
'ResStatus' 'Other' 0.37652
'EmpStatus' 'Unknown' -0.076369
'EmpStatus' 'Employed' 0.31456
'CustIncome' '[-Inf,29000)' -0.45455
'CustIncome' '[29000,33000)' -0.1037
'CustIncome' '[33000,42000)' 0.077768
'CustIncome' '[42000,47000)' 0.24406
'CustIncome' '[47000,Inf]' 0.43536
'TmWBank' '[-Inf,12)' -0.18221
'TmWBank' '[12,45)' -0.038279
'TmWBank' '[45,71)' 0.39569
'TmWBank' '[71,Inf]' 0.95074
'OtherCC' 'No' -0.193
'OtherCC' 'Yes' 0.15868
'AMBalance' '[-Inf,558.88)' 0.3552
'AMBalance' '[558.88,1597.44)' -0.026797
'AMBalance' '[1597.44,Inf]' -0.21168
Это - хорошее время, чтобы изменить метки интервала, если это - что-то представляющее интерес по косметическим причинам. Для этого используйте modifybins, чтобы изменить метки интервала.
sc = modifybins(sc,'CustAge','BinLabels',... {'Up to 36' '37 to 39' '40 to 45' '46 to 57' '58 and up'}); sc = modifybins(sc,'CustIncome','BinLabels',... {'Up to 28999' '29000 to 32999' '33000 to 41999' '42000 to 46999' '47000 and up'}); sc = modifybins(sc,'TmWBank','BinLabels',... {'Up to 11' '12 to 44' '45 to 70' '71 and up'}); sc = modifybins(sc,'AMBalance','BinLabels',... {'Up to 558.87' '558.88 to 1597.43' '1597.44 and up'}); p1 = displaypoints(sc); disp(p1)
Predictors Bin Points
____________ ___________________ _________
'CustAge' 'Up to 36' -0.15314
'CustAge' '37 to 39' -0.062247
'CustAge' '40 to 45' 0.045763
'CustAge' '46 to 57' 0.22888
'CustAge' '58 and up' 0.48354
'ResStatus' 'Tenant' -0.031302
'ResStatus' 'Home Owner' 0.12697
'ResStatus' 'Other' 0.37652
'EmpStatus' 'Unknown' -0.076369
'EmpStatus' 'Employed' 0.31456
'CustIncome' 'Up to 28999' -0.45455
'CustIncome' '29000 to 32999' -0.1037
'CustIncome' '33000 to 41999' 0.077768
'CustIncome' '42000 to 46999' 0.24406
'CustIncome' '47000 and up' 0.43536
'TmWBank' 'Up to 11' -0.18221
'TmWBank' '12 to 44' -0.038279
'TmWBank' '45 to 70' 0.39569
'TmWBank' '71 and up' 0.95074
'OtherCC' 'No' -0.193
'OtherCC' 'Yes' 0.15868
'AMBalance' 'Up to 558.87' 0.3552
'AMBalance' '558.88 to 1597.43' -0.026797
'AMBalance' '1597.44 and up' -0.21168
Точки обычно масштабируются и также часто округляются. Для этого используйте функцию formatpoints. Например, можно установить целевой уровень точек, соответствующих целевому уровню разногласий, и также установить необходимые точки удваивать разногласия (PDO).
TargetPoints = 500; TargetOdds = 2; PDO = 50; % Points to double the odds sc = formatpoints(sc,'PointsOddsAndPDO',[TargetPoints TargetOdds PDO]); p2 = displaypoints(sc); disp(p2)
Predictors Bin Points
____________ ___________________ ______
'CustAge' 'Up to 36' 53.239
'CustAge' '37 to 39' 59.796
'CustAge' '40 to 45' 67.587
'CustAge' '46 to 57' 80.796
'CustAge' '58 and up' 99.166
'ResStatus' 'Tenant' 62.028
'ResStatus' 'Home Owner' 73.445
'ResStatus' 'Other' 91.446
'EmpStatus' 'Unknown' 58.777
'EmpStatus' 'Employed' 86.976
'CustIncome' 'Up to 28999' 31.497
'CustIncome' '29000 to 32999' 56.805
'CustIncome' '33000 to 41999' 69.896
'CustIncome' '42000 to 46999' 81.891
'CustIncome' '47000 and up' 95.69
'TmWBank' 'Up to 11' 51.142
'TmWBank' '12 to 44' 61.524
'TmWBank' '45 to 70' 92.829
'TmWBank' '71 and up' 132.87
'OtherCC' 'No' 50.364
'OtherCC' 'Yes' 75.732
'AMBalance' 'Up to 558.87' 89.908
'AMBalance' '558.88 to 1597.43' 62.353
'AMBalance' '1597.44 and up' 49.016
Функция score вычисляет музыку к данным тренировки. Дополнительный вход data может также быть передан score, например, данным о валидации. Точки на предиктор для каждого клиента обеспечиваются как дополнительный вывод.
[Scores,Points] = score(sc); disp(Scores(1:10))
528.2044 554.8861 505.2406 564.0717 554.8861 586.1904 441.8755 515.8125 524.4553 508.3169
disp(Points(1:10,:))
CustAge ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance
_______ _________ _________ __________ _______ _______ _________
80.796 62.028 58.777 95.69 92.829 75.732 62.353
99.166 73.445 86.976 95.69 61.524 75.732 62.353
80.796 62.028 86.976 69.896 92.829 50.364 62.353
80.796 73.445 86.976 95.69 61.524 75.732 89.908
99.166 73.445 86.976 95.69 61.524 75.732 62.353
99.166 73.445 86.976 95.69 92.829 75.732 62.353
53.239 73.445 58.777 56.805 61.524 75.732 62.353
80.796 91.446 86.976 95.69 61.524 50.364 49.016
80.796 62.028 58.777 95.69 61.524 75.732 89.908
80.796 73.445 58.777 95.69 61.524 75.732 62.353
Чтобы вычислить вероятность значения по умолчанию, используйте функцию probdefault.
pd = probdefault(sc);
Задайте вероятность того, чтобы быть “Хорошим” и постройте предсказанные разногласия по сравнению с отформатированными очками. Визуально анализируйте это целевые точки и предназначайтесь для соответствия разногласий и что точки, чтобы удвоить разногласия (PDO) отношение содержат.
ProbGood = 1-pd; PredictedOdds = ProbGood./pd; figure scatter(Scores,PredictedOdds) title('Predicted Odds vs. Score') xlabel('Score') ylabel('Predicted Odds') hold on xLimits = xlim; yLimits = ylim; % Target points and odds plot([TargetPoints TargetPoints],[yLimits(1) TargetOdds],'k:') plot([xLimits(1) TargetPoints],[TargetOdds TargetOdds],'k:') % Target points plus PDO plot([TargetPoints+PDO TargetPoints+PDO],[yLimits(1) 2*TargetOdds],'k:') plot([xLimits(1) TargetPoints+PDO],[2*TargetOdds 2*TargetOdds],'k:') % Target points minus PDO plot([TargetPoints-PDO TargetPoints-PDO],[yLimits(1) TargetOdds/2],'k:') plot([xLimits(1) TargetPoints-PDO],[TargetOdds/2 TargetOdds/2],'k:') hold off
Класс creditscorecard поддерживает три метода валидации, Совокупный профиль точности (CAP), Рабочую характеристику получателя (ROC) и Кольмогорова-Смирнова (K-S) статистическая величина. Для получения дополнительной информации о ПРОПИСНОЙ БУКВЕ ROC и KS, видят Совокупный профиль точности (CAP), Рабочую характеристику получателя (ROC) и статистическую величину Кольмогорова-Смирнова (KS).
[Stats,T] = validatemodel(sc,'Plot',{'CAP','ROC','KS'});
disp(Stats)
Measure Value
______________________ _______
'Accuracy Ratio' 0.32225
'Area under ROC curve' 0.66113
'KS statistic' 0.22324
'KS score' 499.18
disp(T(1:15,:))
Scores ProbDefault TrueBads FalseBads TrueGoods FalseGoods Sensitivity FalseAlarm PctObs
______ ___________ ________ _________ _________ __________ ___________ __________ __________
369.4 0.7535 0 1 802 397 0 0.0012453 0.00083333
377.86 0.73107 1 1 802 396 0.0025189 0.0012453 0.0016667
379.78 0.7258 2 1 802 395 0.0050378 0.0012453 0.0025
391.81 0.69139 3 1 802 394 0.0075567 0.0012453 0.0033333
394.77 0.68259 3 2 801 394 0.0075567 0.0024907 0.0041667
395.78 0.67954 4 2 801 393 0.010076 0.0024907 0.005
396.95 0.67598 5 2 801 392 0.012594 0.0024907 0.0058333
398.37 0.67167 6 2 801 391 0.015113 0.0024907 0.0066667
401.26 0.66276 7 2 801 390 0.017632 0.0024907 0.0075
403.23 0.65664 8 2 801 389 0.020151 0.0024907 0.0083333
405.09 0.65081 8 3 800 389 0.020151 0.003736 0.0091667
405.15 0.65062 11 5 798 386 0.027708 0.0062267 0.013333
405.37 0.64991 11 6 797 386 0.027708 0.007472 0.014167
406.18 0.64735 12 6 797 385 0.030227 0.007472 0.015
407.14 0.64433 13 6 797 384 0.032746 0.007472 0.015833
autobinning | bindata | bininfo | compact | creditscorecard | displaypoints | fitmodel | formatpoints | modifybins | modifypredictor | plotbins | predictorinfo | probdefault | score | setmodel | validatemodel