displaypoints

Возвращаемые точки на предиктор на интервал для compactCreditScorecard объект

Синтаксис

PointsInfo = displaypoints(csc)

[PointsInfo,MinScore,MaxScore]
= displaypoints(csc)

[PointsInfo,MinScore,MaxScore]
= displaypoints(___,Name,Value)

Описание

пример

PointsInfo = displaypoints(csc) возвращает таблицу точек для всех интервалов всех переменных предиктора, используемых в compactCreditScorecard объект. The PointsInfo таблица отображает информацию об имени предиктора, метках интервала и соответствующих точках на интервал.

пример

[PointsInfo,MinScore,MaxScore] = displaypoints(csc) возвращает таблицу точек для всех интервалов всех переменных предиктора, используемых в compactCreditScorecard объект. The PointsInfo таблица отображает информацию об имени предиктора, метках интервала и соответствующих точках на интервал и displaypoints. В сложение необязательный MinScore и MaxScore возвращаются значения.

пример

[PointsInfo,MinScore,MaxScore] = displaypoints(___,Name,Value) задает опции, использующие один или несколько аргументы пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе.

Примеры

свернуть все

Отображение точек для `compactCreditScorecard` Объект

Открыть Live Script

load CreditCardData.mat
sc = creditscorecard(data)

sc = 
  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
                 VarNames: {1x11 cell}
        NumericPredictors: {1x7 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 0
                    IDVar: ''
            PredictorVars: {1x10 cell}
                     Data: [1200x11 table]

Перед созданием compactCreditScorecard объект, вы должны использовать autobinning и fitmodel с creditscorecard объект.

sc = autobinning(sc);
sc = fitmodel(sc);

1. Adding CustIncome, Deviance = 1490.8527, Chi2Stat = 32.588614, PValue = 1.1387992e-08
2. Adding TmWBank, Deviance = 1467.1415, Chi2Stat = 23.711203, PValue = 1.1192909e-06
3. Adding AMBalance, Deviance = 1455.5715, Chi2Stat = 11.569967, PValue = 0.00067025601
4. Adding EmpStatus, Deviance = 1447.3451, Chi2Stat = 8.2264038, PValue = 0.0041285257
5. Adding CustAge, Deviance = 1441.994, Chi2Stat = 5.3511754, PValue = 0.020708306
6. Adding ResStatus, Deviance = 1437.8756, Chi2Stat = 4.118404, PValue = 0.042419078
7. Adding OtherCC, Deviance = 1433.707, Chi2Stat = 4.1686018, PValue = 0.041179769

Generalized linear regression model:
    status ~ [Linear formula with 8 terms in 7 predictors]
    Distribution = Binomial

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE       tStat       pValue  
                   ________    ________    ______    __________

    (Intercept)    0.70239     0.064001    10.975    5.0538e-28
    CustAge        0.60833      0.24932      2.44      0.014687
    ResStatus        1.377      0.65272    2.1097      0.034888
    EmpStatus      0.88565        0.293    3.0227     0.0025055
    CustIncome     0.70164      0.21844    3.2121     0.0013179
    TmWBank         1.1074      0.23271    4.7589    1.9464e-06
    OtherCC         1.0883      0.52912    2.0569      0.039696
    AMBalance        1.045      0.32214    3.2439     0.0011792


1200 observations, 1192 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 89.7, p-value = 1.4e-16

Используйте creditscorecard объект с compactCreditScorecard для создания compactCreditScorecard объект.

csc = compactCreditScorecard(sc)

csc = 
  compactCreditScorecard with properties:

              Description: ''
                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
        NumericPredictors: {'CustAge'  'CustIncome'  'TmWBank'  'AMBalance'}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
            PredictorVars: {1x7 cell}

[PointsInfo,MinScore,MaxScore] = displaypoints(csc)

PointsInfo=37×3 table
      Predictors            Bin            Points  
    ______________    ________________    _________

    {'CustAge'   }    {'[-Inf,33)'   }     -0.15894
    {'CustAge'   }    {'[33,37)'     }     -0.14036
    {'CustAge'   }    {'[37,40)'     }    -0.060323
    {'CustAge'   }    {'[40,46)'     }     0.046408
    {'CustAge'   }    {'[46,48)'     }      0.21445
    {'CustAge'   }    {'[48,58)'     }      0.23039
    {'CustAge'   }    {'[58,Inf]'    }        0.479
    {'CustAge'   }    {'<missing>'   }          NaN
    {'ResStatus' }    {'Tenant'      }    -0.031252
    {'ResStatus' }    {'Home Owner'  }      0.12696
    {'ResStatus' }    {'Other'       }      0.37641
    {'ResStatus' }    {'<missing>'   }          NaN
    {'EmpStatus' }    {'Unknown'     }    -0.076317
    {'EmpStatus' }    {'Employed'    }      0.31449
    {'EmpStatus' }    {'<missing>'   }          NaN
    {'CustIncome'}    {'[-Inf,29000)'}     -0.45716
      ⋮

MinScore = -1.3100

MaxScore = 3.0726

displaypoints всегда отображает '<missing>' интервал для каждого предиктора. Значение '<missing>' интервал происходит от начального creditscorecard объект и '<missing>' интервал установлено в NaN всякий раз, когда модель карты показателей не имеет информации о том, как назначить точки отсутствующим данным.

Чтобы сконфигурировать точки для '<missing>' интервал, необходимо использовать начальный creditscorecard объект. Для предикторов, которые имеют отсутствующие значения в наборе обучающих данных, точки для '<missing>' интервал оцениваются из данных, если 'BinMissingData' для аргумента пары "имя-значение" задано значение true использование creditscorecard. Когда 'BinMissingData' параметру задано значение false, или когда данные не содержат отсутствующих значений в наборе обучающих данных, используйте 'Missing' аргумент пары "имя-значение" в formatpoints чтобы указать, как назначить точки отсутствующим данным. Затем перестроите compactCreditScorecard объект и перезапуск displaypoints. Вот пример этого рабочего процесса:

sc = formatpoints(sc,'Missing','minpoints');
csc = compactCreditScorecard(sc);
[PointsInfo,MinScore,MaxScore] = displaypoints(csc)

PointsInfo=37×3 table
      Predictors            Bin            Points  
    ______________    ________________    _________

    {'CustAge'   }    {'[-Inf,33)'   }     -0.15894
    {'CustAge'   }    {'[33,37)'     }     -0.14036
    {'CustAge'   }    {'[37,40)'     }    -0.060323
    {'CustAge'   }    {'[40,46)'     }     0.046408
    {'CustAge'   }    {'[46,48)'     }      0.21445
    {'CustAge'   }    {'[48,58)'     }      0.23039
    {'CustAge'   }    {'[58,Inf]'    }        0.479
    {'CustAge'   }    {'<missing>'   }     -0.15894
    {'ResStatus' }    {'Tenant'      }    -0.031252
    {'ResStatus' }    {'Home Owner'  }      0.12696
    {'ResStatus' }    {'Other'       }      0.37641
    {'ResStatus' }    {'<missing>'   }    -0.031252
    {'EmpStatus' }    {'Unknown'     }    -0.076317
    {'EmpStatus' }    {'Employed'    }      0.31449
    {'EmpStatus' }    {'<missing>'   }    -0.076317
    {'CustIncome'}    {'[-Inf,29000)'}     -0.45716
      ⋮

MinScore = -1.3100

MaxScore = 3.0726

Отображение точек для `compactCreditScorecard` Объект, который содержит отсутствующие данные

Открыть Live Script

Как создать compactCreditScorecard объект, сначала создайте creditscorecard объект с использованием CreditCardData.mat файл для загрузки data (использование набора данных из Refaat 2011). Использование dataMissing набор данных, установите 'BinMissingData' индикатор для true.

load CreditCardData.mat
sc = creditscorecard(dataMissing,'BinMissingData',true);

Перед созданием compactCreditScorecard объект, вы должны использовать autobinning и fitmodel с creditscorecard объект. Во-первых, используйте autobinning с creditscorecard объект.

sc = autobinning(sc);

binning map или правила для категориальных данных суммируются в таблице «группировка категорий», возвращаемой как необязательный выход. По умолчанию каждая категория помещается в отдельный интервал. Вот информация для предиктора ResStatus.

[bi,cg] = bininfo(sc,'ResStatus')

bi=5×6 table
         Bin          Good    Bad     Odds        WOE       InfoValue 
    ______________    ____    ___    ______    _________    __________

    {'Tenant'    }    296     161    1.8385    -0.095463     0.0035249
    {'Home Owner'}    352     171    2.0585     0.017549    0.00013382
    {'Other'     }    128      52    2.4615      0.19637     0.0055808
    {'<missing>' }     27      13    2.0769     0.026469    2.3248e-05
    {'Totals'    }    803     397    2.0227          NaN     0.0092627

cg=3×2 table
       Category       BinNumber
    ______________    _________

    {'Tenant'    }        1    
    {'Home Owner'}        2    
    {'Other'     }        3

К категориям групп 'Tenant' и 'Other', измените таблицу группировок категорий cg, так что номер интервала для 'Other' совпадает с номером интервала для 'Tenant'. Затем используйте modifybins для обновления creditscorecard объект.

cg.BinNumber(3) = 2; 
sc = modifybins(sc,'ResStatus','Catg',cg);

Отображение обновленной информации о интервале с помощью bininfo. Обратите внимание, что метки интервалов были обновлены и что информация о принадлежности интервалов содержится в группе категорий cg.

[bi,cg] = bininfo(sc,'ResStatus')

bi=4×6 table
         Bin         Good    Bad     Odds        WOE       InfoValue 
    _____________    ____    ___    ______    _________    __________

    {'Group1'   }    296     161    1.8385    -0.095463     0.0035249
    {'Group2'   }    480     223    2.1525     0.062196     0.0022419
    {'<missing>'}     27      13    2.0769     0.026469    2.3248e-05
    {'Totals'   }    803     397    2.0227          NaN       0.00579

cg=3×2 table
       Category       BinNumber
    ______________    _________

    {'Tenant'    }        1    
    {'Home Owner'}        2    
    {'Other'     }        2

Использование formatpoints с 'Missing' аргумент пары "имя-значение", указывающий, что назначены отсутствующие данные 'maxpoints'.

sc = formatpoints(sc,'BasePoints',true,'Missing','maxpoints','WorstAndBest',[300 800]);

Использование fitmodel для подгонки модели.

sc = fitmodel(sc,'VariableSelection','fullmodel','Display','Off');

Используйте creditscorecard объект с compactCreditScorecard для создания compactCreditScorecard объект.

csc = compactCreditScorecard(sc)

csc = 
  compactCreditScorecard with properties:

              Description: ''
                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
        NumericPredictors: {1x7 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
            PredictorVars: {1x10 cell}

Затем используйте displaypoints с compactCreditScorecard объект, чтобы вернуть таблицу точек для всех интервалов всех переменных предиктора, используемых в compactCreditScorecard объект. Путем установки displaypoints аргумент пары "имя-значение" для 'ShowCategoricalMembers' на trueотображаются все представители, содержащиеся в каждой отдельной группе.

[PointsInfo,MinScore,MaxScore] = displaypoints(csc,'ShowCategoricalMembers',true)

PointsInfo=51×3 table
      Predictors            Bin          Points 
    _______________    ______________    _______

    {'BasePoints' }    {'BasePoints'}     535.25
    {'CustID'     }    {'[-Inf,121)'}     12.085
    {'CustID'     }    {'[121,241)' }     5.4738
    {'CustID'     }    {'[241,1081)'}    -1.4061
    {'CustID'     }    {'[1081,Inf]'}    -7.2217
    {'CustID'     }    {'<missing>' }     12.085
    {'CustAge'    }    {'[-Inf,33)' }    -25.973
    {'CustAge'    }    {'[33,37)'   }     -22.67
    {'CustAge'    }    {'[37,40)'   }    -17.122
    {'CustAge'    }    {'[40,46)'   }    -2.8071
    {'CustAge'    }    {'[46,48)'   }     9.5034
    {'CustAge'    }    {'[48,51)'   }     10.913
    {'CustAge'    }    {'[51,58)'   }     13.844
    {'CustAge'    }    {'[58,Inf]'  }     37.541
    {'CustAge'    }    {'<missing>' }    -9.7271
    {'TmAtAddress'}    {'[-Inf,23)' }    -9.3683
      ⋮

MinScore = 300

MaxScore = 800.0000

Входные параметры

свернуть все

`csc` - Компактная модель карты показателей кредита
`compactCreditScorecard` объект

Компактная модель карты показателей кредита, заданная как compactCreditScorecard объект.

Как создать compactCreditScorecard объект, использование compactCreditScorecard или compact от Financial Toolbox™.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: [PointsInfo,MinScore,MaxScore] = displaypoints(csc,'ShowCategoricalMembers',true)

`'ShowCategoricalMembers'` - Индикатор отображения меток интервалов категорий, которые были сгруппированы вместе
`false` (по умолчанию) | `true` или `false`

Индикатор отображения меток интервалов категорий, которые были сгруппированы вместе, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ShowCategoricalMembers' и логический скаляр со значением true или false.

По умолчанию, когда 'ShowCategoricalMembers' является falseметки интервала отображаются следующим Group1, Group2, …, Groupn, или если метки интервала были изменены в creditscorecardзатем отображаются определяемые пользователем имена меток интервалов.

Если 'ShowCategoricalMembers' является trueотображаются все представители, содержащиеся в каждой отдельной группе.

Типы данных: logical

Выходные аргументы

свернуть все

`PointsInfo` - Одна строка на интервал, на предиктор, с соответствующими точками
таблица

Одна строка на интервал, на предиктор, с соответствующими точками, возвращается как таблица. Для примера:

Предсказатели	Интервал	Точки
Predictor_1	Bin_11	Points_11
Predictor_1	Bin_12	Points_12
Predictor_1	Bin_13	Points_13
	...	...
Predictor_1	`'<missing>'`	`NaN` (По умолчанию)
Predictor_2	Bin_21	Points_21
Predictor_2	Bin_22	Points_22
Predictor_2	Bin_23	Points_23
	...	...
Predictor_2	`'<missing>'`	`NaN` (По умолчанию)
Predictor_<reservedrangesplaceholder0 >	Bin_<reservedrangesplaceholder1><reservedrangesplaceholder0 >	Points_<reservedrangesplaceholder1><reservedrangesplaceholder0 >
	...	...
Predictor_<reservedrangesplaceholder0 >	`'<missing>'`	`NaN` (По умолчанию)

Чтобы сконфигурировать точки для '<missing>' интервал, необходимо использовать начальный creditscorecard объект. Для предикторов, которые имеют отсутствующие значения в наборе обучающих данных, точки для '<missing>' интервал оцениваются из данных, если 'BinMissingData' аргумент пары "имя-значение" для установлен в true использование creditscorecard. Когда 'BinMissingData' параметру задано значение false, или когда данные не содержат отсутствующих значений в наборе обучающих данных, используйте 'Missing' аргумент пары "имя-значение" в formatpoints чтобы указать, как назначить точки отсутствующим данным. Затем перестроите compactCreditScorecard объект и перезапуск displaypoints.

Когда базовые точки сообщаются отдельно (см. formatpoints), первая строка возвращенного PointsInfo таблица содержит базовые точки.

`MinScore` - Минимально возможный общий счет
скаляр

Минимально возможный суммарный счет, возвращенный в виде скаляра.

Примечание

Минимальный счет является самым низким возможным общим счетом в математическом смысле, независимо от того, означает ли низкий счет высокий риск или низкий риск.

`MaxScore` - Максимально возможный общий счет
скаляр

Максимально возможный суммарный счет, возвращенный как скаляр.

Примечание

Максимальный счет является максимально возможным общим счетом в математическом смысле, независимо от того, означает ли высокий счет высокий риск или низкий риск.

Алгоритмы

Точки для j предиктора и i интервала по умолчанию заданы как

Points_ji = (Shift + Slope*b0)/p + Slope*(bj*WOEj(i))

где bj - коэффициент модели предиктора j, p - количество предикторов в модели, а j WOE (i) - значение веса доказательства (WOE) для i-го интервала, соответствующего j-ому предиктору модели. Shift и Slope являются масштабирующими константами.

Когда базовые точки сообщаются отдельно (см. formatpoints аргумент пары "имя-значение" BasePoints), базовые точки заданы как

Base Points = Shift + Slope*b0,

и точки для j -го предиктора, i -й строки заданы как

Points_ji = Slope*(bj*WOEj(i))).

По умолчанию базовые точки не сообщаются отдельно.

Минимальные и максимальные счета:

MinScore = Shift + Slope*b0 + min(Slope*b1*WOE1) + ... +min(Slope*bp*WOEp)),
MaxScore = Shift + Slope*b0 + max(Slope*b1*WOE1) + ... +max(Slope*bp*WOEp)).

Использовать formatpoints для управления масштабированием, округлением и тем, сообщаются ли базовые точки отдельно. Посмотрите formatpoints для получения дополнительной информации о параметрах формата, а также для получения подробной информации и формул по этим опциям форматирования.

Ссылки

[1] Anderson, R. The Credit Scoring Toolkit. Oxford University Press, 2007.

[2] Refaat, M. Кредитные карты оценки риска: Разработка и реализация с использованием SAS. lulu.com, 2011.

См. также

compactCreditScorecard | probdefault | score | validatemodel

Темы

Введенный в R2019a

Документация

displaypoints

Синтаксис

Описание

Примеры

Отображение точек для `compactCreditScorecard` Объект

Отображение точек для `compactCreditScorecard` Объект, который содержит отсутствующие данные

Входные параметры

`csc` - Компактная модель карты показателей кредита
`compactCreditScorecard` объект

Аргументы в виде пар имя-значение

`'ShowCategoricalMembers'` - Индикатор отображения меток интервалов категорий, которые были сгруппированы вместе
`false` (по умолчанию) | `true` или `false`

Выходные аргументы

`PointsInfo` - Одна строка на интервал, на предиктор, с соответствующими точками
таблица

`MinScore` - Минимально возможный общий счет
скаляр

`MaxScore` - Максимально возможный общий счет
скаляр

Алгоритмы

Ссылки

См. также

Темы

Документация по Risk Management Toolbox

Поддержка

Документация

displaypoints

Синтаксис

Описание

Примеры

Отображение точек для compactCreditScorecard Объект

Отображение точек для compactCreditScorecard Объект, который содержит отсутствующие данные

Входные параметры

csc - Компактная модель карты показателей кредита compactCreditScorecard объект

Аргументы в виде пар имя-значение

'ShowCategoricalMembers' - Индикатор отображения меток интервалов категорий, которые были сгруппированы вместе false (по умолчанию) | true или false

Выходные аргументы

PointsInfo - Одна строка на интервал, на предиктор, с соответствующими точками таблица

MinScore - Минимально возможный общий счет скаляр

MaxScore - Максимально возможный общий счет скаляр

Алгоритмы

Ссылки

См. также

Темы

Документация по Risk Management Toolbox

Поддержка

Отображение точек для `compactCreditScorecard` Объект

Отображение точек для `compactCreditScorecard` Объект, который содержит отсутствующие данные

`csc` - Компактная модель карты показателей кредита
`compactCreditScorecard` объект

`'ShowCategoricalMembers'` - Индикатор отображения меток интервалов категорий, которые были сгруппированы вместе
`false` (по умолчанию) | `true` или `false`

`PointsInfo` - Одна строка на интервал, на предиктор, с соответствующими точками
таблица

`MinScore` - Минимально возможный общий счет
скаляр

`MaxScore` - Максимально возможный общий счет
скаляр