Создайте creditscorecard
объект создать модель протокола результатов кредита
Создайте модель протокола результатов кредита путем создания creditscorecard
возразите и задайте входные данные в формате таблицы.
После создания creditscorecard
объект, можно использовать связанные объектные функции для интервала данные и выполнить анализ логистической регрессии, чтобы разработать модель протокола результатов кредита, чтобы вести решения кредита. Этот рабочий процесс показывает, как разработать модель протокола результатов кредита.
Используйте screenpredictors
от Risk Management Toolbox™, чтобы срезать потенциально большой набор предикторов к подмножеству, которое является самым прогнозирующим из переменной отклика карты кредитного рейтинга. Используйте это подмножество предикторов при создании creditscorecard
объект.
Создайте creditscorecard
объект (см., Создает creditscorecard и Свойства).
Интервал данные с помощью autobinning
.
Подбирайте модель логистической регрессии использование fitmodel
или fitConstrainedModel
.
Рассмотрите и отформатируйте точки протокола результатов кредита с помощью displaypoints
и formatpoints
. В этой точке в рабочем процессе, если у вас есть лицензия на Risk Management Toolbox, у вас есть опция, чтобы создать compactCreditScorecard
объект (csc
) использование compact
функция. Можно затем использовать следующие функции displaypoints
, score
, и probdefault
от Risk Management Toolbox с csc
объект.
Выиграйте данные с помощью score
.
Вычислите вероятности значения по умолчанию для данных с помощью probdefault
.
Подтвердите качество модели протокола результатов кредита использование validatemodel
.
Для более подробной информации об этом рабочем процессе см., что Протокол результатов Кредита Моделирует Рабочий процесс.
создает sc
= creditscorecard(data
)creditscorecard
объект путем определения data
. Модель протокола результатов кредита, возвращенная как creditscorecard
возразите, содержит карты раскладывания или правила (точки разделения или группировки категории) для одного или нескольких предикторов.
Свойства наборов с помощью пар "имя-значение" и любого из аргументов в предыдущем синтаксисе. Например, sc
= creditscorecard(___,Name,Value
)sc = creditscorecard(data,'GoodLabel',0,'IDVar','CustID','ResponseVar','status','PredictorVars',{'CustAge','CustIncome'},'WeightsVar','RowWeights','BinMissingData',true)
. Можно задать несколько пар "имя-значение".
Использовать наблюдение (выборка) веса в рабочем процессе протокола результатов кредита, при создании creditscorecard
объект, необходимо использовать дополнительную пару "имя-значение" WeightsVar
задавать который столбец в data
содержит веса.
autobinning | Выполните автоматическое раскладывание данных предикторов |
bininfo | Возвратите информацию об интервале предиктора |
predictorinfo | Сводные данные свойств предиктора протокола результатов кредита |
modifypredictor | Установите свойства предикторов протокола результатов кредита |
fillmissing | Замените отсутствующие значения для предикторов протокола результатов кредита |
modifybins | Измените интервалы предиктора |
bindata | Сгруппированные переменные предикторы |
plotbins | Гистограмма графика значит переменные предикторы |
fitmodel | Подбирайте модель логистической регрессии к данным о Весе доказательства (WOE) |
fitConstrainedModel | Подбирайте модель логистической регрессии к субъекту данных Веса доказательства (WOE) к ограничениям на коэффициенты модели |
setmodel | Установите предикторы модели и коэффициенты |
displaypoints | Возвратите точки на предиктор на интервал |
formatpoints | Точки протокола результатов формата и масштабирование |
score | Вычислите кредитные рейтинги для определенных данных |
probdefault | Вероятность значения по умолчанию для определенных данных установлена |
validatemodel | Подтвердите качество модели протокола результатов кредита |
compact | Создайте компактный протокол результатов кредита |
[1] Андерсон, R. Инструментарий рейтинга кредитоспособности. Издательство Оксфордского университета, 2007.
[2] Refaat, M. Подготовка данных для анализа данных Используя SAS. Морган Кофманн, 2006.
[3] Refaat, M. Протоколы результатов кредитного риска: разработка и реализация Используя SAS. lulu.com, 2011.
autobinning
| bindata
| bininfo
| displaypoints
| fillmissing
| fitConstrainedModel
| fitmodel
| formatpoints
| modifybins
| modifypredictor
| plotbins
| predictorinfo
| probdefault
| score
| screenpredictors
| setmodel
| table
| validatemodel