import re
import os
import sys
import json
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import timedelta, datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from processing import *
from model import *
from tools import *
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
init_setting()
(CVXPY) Apr 20 06:39:48 PM: Encountered unexpected exception importing solver GLOP: RuntimeError('Unrecognized new version of ortools (9.6.2534). Expected < 9.5.0.Please open a feature request on cvxpy to enable support for this version.') (CVXPY) Apr 20 06:39:48 PM: Encountered unexpected exception importing solver PDLP: RuntimeError('Unrecognized new version of ortools (9.6.2534). Expected < 9.5.0.Please open a feature request on cvxpy to enable support for this version.')
# 征信变量字典
feature_describe = pd.read_excel("common/汇总--变量匹配--202303081021.xlsx")
feature_describe = feature_describe.sort_values("变量名", key=lambda x: x.str.len(), ascending=False).drop_duplicates("变量名")
feature_map = dict(zip(feature_describe["变量名"], feature_describe["字段"]))
data = pd.read_csv("230418重跑结果154笔.csv", encoding="gbk").rename(columns={"流水号": "报告编号"})
appid = pd.read_excel("征信回溯报告20230419.xlsx")
data = data.merge(appid, on="报告编号")
data["指标"] = data["指标"].apply(json.loads)
all_features = list(data["指标"][0].keys())
data[all_features] = data["指标"].apply(lambda x: [x.get(c) for c in all_features]).apply(pd.Series)
car_loan = query_loan_info(plan=False)
data = data.merge(car_loan[["N_OVERDUE_DAYS", "N_MAX_OVERDUE_DAYS", "D_LOAN_DATE", "C_EXT_ID"]].rename(columns={"C_EXT_ID": "订单编号"}), on="订单编号", how="left")
dpd = 15
data["TARGET_CURRENT"] = (data["N_OVERDUE_DAYS"] > dpd).astype(int)
data["TARGET_EVER"] = (data["N_MAX_OVERDUE_DAYS"] > dpd).astype(int)
data = data[data["D_LOAN_DATE"] < (datetime.strptime("2023-04-19", "%Y-%m-%d") - relativedelta(months=1) - relativedelta(days=dpd))]
target="TARGET_EVER"
train = data.query(
"(N_MAX_OVERDUE_DAYS == 0 | N_MAX_OVERDUE_DAYS > @dpd) & D_LOAN_DATE >= '2022-12-28'"
)[all_features + [target]].replace("", np.nan).drop(columns=["GEXDK_X1828_2", "GEXDK_X1828_3", "GEXreportno", "GEX_var0023", "GEXreporttime"])
# train.select_dtypes("number").fillna(-1.0, inplace=True)
train.select_dtypes("object").fillna("-1", inplace=True)
train["GEXBASE_X46_10"] = train["GEXBASE_X46_10"].astype(int)
train["GEXBASE_X46_9"] = train["GEXBASE_X46_9"].astype(int)
pre_select = FeatureSelection(target=target, empty=0.9, corr=0.7, iv=0.1, identical=0.9)
train_select = pre_select.fit_transform(train)
[INFO] filtering variables ... Variable filtering on 56 rows and 562 columns in 00:00:13 273 variables are removed
combiner = Combiner(target=target, min_samples=0.025, min_prebin_size=0.01, min_bin_size=0.02, n_jobs=-1, method="cart", engine="optbinning", max_n_bins=4, max_n_prebins=10, monotonic_trend="auto_asc_desc")
train_select_bins = combiner.fit_transform(train_select)
# transform = WOETransformer(target=target)
# train_woe = transform.fit_transform(train_select_bins)
# processing_select = FeatureSelection(target=target, engine="toad", empty=0.9, corr=0.5, iv=0.02)
# train_select_woe = processing_select.fit_transform(train_woe)
# train_select_woe.shape
# stepwise = StepwiseSelection(target=target)
# train_stepwise_woe = stepwise.fit_transform(train_select_woe)
init_setting()
all_cols = list(combiner.rules.keys())
for col in all_cols:
feature_table = feature_bin_stats(train, col, target=target, desc=feature_map.get(col, ""), combiner=combiner, ks=True)
if len(feature_table[(feature_table["LIFT值"] > 3) & (feature_table["样本占比"] < 0.1)]):
if len(feature_table) < 6:
bin_plot(feature_table, feature=col, desc=feature_map.get(col, ""), colors=["#2639E9", "#F76E6C", '#FE7715'], max_len=20, figsize=(8, 5), save=f"model_report/bin_plots/data_{col}.png")
display(feature_table[['指标名称', "指标含义", '分箱', '样本总数', '样本占比', '好样本数', '好样本占比', '坏样本数', '坏样本占比', '坏样本率', 'LIFT值']])
plt.show()
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDK_X2520 | 最近12个月轻度逾期个人消费贷款账户数 | [负无穷 , 0.5) | 44 | 0.7857 | 41 | 0.8542 | 3 | 0.3750 | 0.0682 | 0.4773 |
1 | GEXDK_X2520 | 最近12个月轻度逾期个人消费贷款账户数 | [0.5 , 1.5) | 8 | 0.1429 | 5 | 0.1042 | 3 | 0.3750 | 0.3750 | 2.6250 |
2 | GEXDK_X2520 | 最近12个月轻度逾期个人消费贷款账户数 | [1.5 , 正无穷) | 4 | 0.0714 | 2 | 0.0417 | 2 | 0.2500 | 0.5000 | 3.5000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXBASE_X190 | 最近五年逾期透支贷记卡账户单月最长逾期透支月数 | [负无穷 , 1.5) | 20 | 0.3571 | 17 | 0.3542 | 3 | 0.3750 | 0.1500 | 1.0500 |
1 | GEXBASE_X190 | 最近五年逾期透支贷记卡账户单月最长逾期透支月数 | [1.5 , 正无穷) | 4 | 0.0714 | 2 | 0.0417 | 2 | 0.2500 | 0.5000 | 3.5000 |
2 | GEXBASE_X190 | 最近五年逾期透支贷记卡账户单月最长逾期透支月数 | 缺失值 | 32 | 0.5714 | 29 | 0.6042 | 3 | 0.3750 | 0.0938 | 0.6562 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXBASE_X244 | 最近12个月任意连续1个月最大查询次数 | [负无穷 , 1.5) | 2 | 0.0357 | 1 | 0.0208 | 1 | 0.1250 | 0.5000 | 3.5000 |
1 | GEXBASE_X244 | 最近12个月任意连续1个月最大查询次数 | [1.5 , 正无穷) | 54 | 0.9643 | 47 | 0.9792 | 7 | 0.8750 | 0.1296 | 0.9074 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDK_X57 | 现用无逾期贷款账户数量占现用贷款账户数量比率 | [负无穷 , 0.7333331406116486) | 3 | 0.0536 | 1 | 0.0208 | 2 | 0.2500 | 0.6667 | 4.6667 |
1 | GEXDK_X57 | 现用无逾期贷款账户数量占现用贷款账户数量比率 | [0.7333331406116486 , 0.8452379703521729) | 5 | 0.0893 | 3 | 0.0625 | 2 | 0.2500 | 0.4000 | 2.8000 |
2 | GEXDK_X57 | 现用无逾期贷款账户数量占现用贷款账户数量比率 | [0.8452379703521729 , 正无穷) | 48 | 0.8571 | 44 | 0.9167 | 4 | 0.5000 | 0.0833 | 0.5833 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDJK_X1350 | 贷记卡最近3个月逾期贷记卡的期数求和 | [负无穷 , 0.5) | 47.0000 | 0.8393 | 41.0000 | 0.8542 | 6.0000 | 0.7500 | 0.1277 | 0.8936 |
1 | GEXDJK_X1350 | 贷记卡最近3个月逾期贷记卡的期数求和 | [0.5 , 正无穷) | 4.0000 | 0.0714 | 2.0000 | 0.0417 | 2.0000 | 0.2500 | 0.5000 | 3.5000 |
2 | GEXDJK_X1350 | 贷记卡最近3个月逾期贷记卡的期数求和 | 缺失值 | 5.0000 | 0.0893 | 5.0000 | 0.1042 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDJK_X1643 | 贷记卡最近6个月最大逾期持续月份最大值 | [负无穷 , 0.5) | 47.0000 | 0.8393 | 41.0000 | 0.8542 | 6.0000 | 0.7500 | 0.1277 | 0.8936 |
1 | GEXDJK_X1643 | 贷记卡最近6个月最大逾期持续月份最大值 | [0.5 , 正无穷) | 4.0000 | 0.0714 | 2.0000 | 0.0417 | 2.0000 | 0.2500 | 0.5000 | 3.5000 |
2 | GEXDJK_X1643 | 贷记卡最近6个月最大逾期持续月份最大值 | 缺失值 | 5.0000 | 0.0893 | 5.0000 | 0.1042 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXBASE_X19 | 最近6个月查询次数保前审查 | [负无穷 , 2.5) | 54 | 0.9643 | 47 | 0.9792 | 7 | 0.8750 | 0.1296 | 0.9074 |
1 | GEXBASE_X19 | 最近6个月查询次数保前审查 | [2.5 , 正无穷) | 2 | 0.0357 | 1 | 0.0208 | 1 | 0.1250 | 0.5000 | 3.5000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXBASE_X61 | 最新职业信息行业 | 批发和零售业,租赁和商务服务业,-1,居民服务、修理和其他服务业 | 47 | 0.8393 | 42 | 0.8750 | 5 | 0.6250 | 0.1064 | 0.7447 |
1 | GEXBASE_X61 | 最新职业信息行业 | 制造业 | 7 | 0.1250 | 5 | 0.1042 | 2 | 0.2500 | 0.2857 | 2.0000 |
2 | GEXBASE_X61 | 最新职业信息行业 | 建筑业 | 2 | 0.0357 | 1 | 0.0208 | 1 | 0.1250 | 0.5000 | 3.5000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDJK_X1826 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 | [负无穷 , 0.5) | 41.0000 | 0.7321 | 37.0000 | 0.7708 | 4.0000 | 0.5000 | 0.0976 | 0.6829 |
1 | GEXDJK_X1826 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 | [0.5 , 1.5) | 8.0000 | 0.1429 | 5.0000 | 0.1042 | 3.0000 | 0.3750 | 0.3750 | 2.6250 |
2 | GEXDJK_X1826 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 | [1.5 , 正无穷) | 2.0000 | 0.0357 | 1.0000 | 0.0208 | 1.0000 | 0.1250 | 0.5000 | 3.5000 |
3 | GEXDJK_X1826 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 | 缺失值 | 5.0000 | 0.0893 | 5.0000 | 0.1042 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDK_X2589 | 现用所有产品下未来6个月内到期的正常账户数 | [负无穷 , 0.5) | 16 | 0.2857 | 15 | 0.3125 | 1 | 0.1250 | 0.0625 | 0.4375 |
1 | GEXDK_X2589 | 现用所有产品下未来6个月内到期的正常账户数 | [0.5 , 1.5) | 13 | 0.2321 | 12 | 0.2500 | 1 | 0.1250 | 0.0769 | 0.5385 |
2 | GEXDK_X2589 | 现用所有产品下未来6个月内到期的正常账户数 | [1.5 , 5.5) | 25 | 0.4464 | 20 | 0.4167 | 5 | 0.6250 | 0.2000 | 1.4000 |
3 | GEXDK_X2589 | 现用所有产品下未来6个月内到期的正常账户数 | [5.5 , 正无穷) | 2 | 0.0357 | 1 | 0.0208 | 1 | 0.1250 | 0.5000 | 3.5000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDK_X2277 | D1银行消费贷款期数大等于12的笔数除以D1银行消费贷笔数 | [负无穷 , 0.999998152256012) | 52 | 0.9286 | 46 | 0.9583 | 6 | 0.7500 | 0.1154 | 0.8077 |
1 | GEXDK_X2277 | D1银行消费贷款期数大等于12的笔数除以D1银行消费贷笔数 | [0.999998152256012 , 正无穷) | 4 | 0.0714 | 2 | 0.0417 | 2 | 0.2500 | 0.5000 | 3.5000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXDJK_X916 | 贷记卡最近6个月逾期总月份最大值 | [负无穷 , 1.0) | 47.0000 | 0.8393 | 41.0000 | 0.8542 | 6.0000 | 0.7500 | 0.1277 | 0.8936 |
1 | GEXDJK_X916 | 贷记卡最近6个月逾期总月份最大值 | [1.0 , 正无穷) | 4.0000 | 0.0714 | 2.0000 | 0.0417 | 2.0000 | 0.2500 | 0.5000 | 3.5000 |
2 | GEXDJK_X916 | 贷记卡最近6个月逾期总月份最大值 | 缺失值 | 5.0000 | 0.0893 | 5.0000 | 0.1042 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
指标名称 | 指标含义 | 分箱 | 样本总数 | 样本占比 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 坏样本率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | GEXJH_X108 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 | [负无穷 , 0.5) | 32 | 0.5714 | 29 | 0.6042 | 3 | 0.3750 | 0.0938 | 0.6562 |
1 | GEXJH_X108 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 | [0.5 , 2.5) | 19 | 0.3393 | 16 | 0.3333 | 3 | 0.3750 | 0.1579 | 1.1053 |
2 | GEXJH_X108 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 | [2.5 , 3.5) | 3 | 0.0536 | 2 | 0.0417 | 1 | 0.1250 | 0.3333 | 2.3333 |
3 | GEXJH_X108 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 | [3.5 , 正无穷) | 2 | 0.0357 | 1 | 0.0208 | 1 | 0.1250 | 0.5000 | 3.5000 |
removes = []
dt_rules = pd.DataFrame()
cat_features = list(set(train.select_dtypes(include=[object, pd.CategoricalDtype]).columns) - set([target]))
cat_features_index = [i for i, f in enumerate(train.columns) if f in cat_features]
X = train.drop(columns=[target])
y = train[target]
target_enc = ce.TargetEncoder(cols=cat_features)
target_enc.fit(X[cat_features], y)
X_TE = X.join(target_enc.transform(X[cat_features]).add_suffix('_target'))
target_enc.target_mapping = {}
for col in cat_features:
mapping = X_TE[[col, f"{col}_target"]].drop_duplicates()
target_enc.target_mapping[col] = dict(zip(mapping[col], mapping[f"{col}_target"]))
X_TE = X_TE.drop(columns=cat_features)
X_TE = X_TE.rename(columns={f"{c}_target": c for c in cat_features})
X_TE = X_TE.fillna(-1.0)
for i in range(128):
decision_tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, min_samples_split=8, min_samples_leaf=5, max_features="auto")
decision_tree = decision_tree.fit(X_TE, y)
if decision_tree.score(X_TE, y) < 0.8:
break
rules = get_dt_rules(decision_tree, X_TE.columns, sum(y) / len(y), len(y))
viz_model = dtreeviz.model(decision_tree,
X_train=X_TE, y_train=y,
feature_names=X_TE.columns,
target_name=target, class_names=["DPD 0", f"DPD {dpd}+"])
rules = rules.query("LIFT值 > 4 & 命中率 < 0.1")
if len(rules) > 0:
print("/" * 150)
rules["组合策略"] = rules["组合策略"].replace(feature_map, regex=True)
display(rules)
c = viz_model.view(
scale=1.5,
orientation='LR',
colors={
"classes": [None, None, ["#2639E9", "#F76E6C"], ["#2639E9", "#F76E6C", "#FE7715", "#FFFFFF"]],
"arrow": "#2639E9",
'text_wedge': "#F76E6C",
"pie": "#2639E9",
"tile_alpha": 1,
"legend_edge": "#FFFFFF",
},
ticks_fontsize=10,
label_fontsize=10,
)
display(c)
dt_rules = pd.concat([dt_rules, rules]).reset_index(drop=True)
removes.append(decision_tree.feature_names_in_[list(decision_tree.feature_importances_).index(max(decision_tree.feature_importances_))])
X_TE = X_TE.drop(columns=removes[-1])
print("-" * 150)
pd.set_option('display.max_row', None)
dt_rules.sort_values(["LIFT值", "命中率"], ascending=False)
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3 | 贷款近12个月最大逾期金额 > 470.5 & 近12月出现M1次数 > 1.5 | 0 | 0.0000 | 5 | 0.6250 | 5 | 0.0893 | 1.0000 | 0.1429 | 7.0000 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3 | 贷款近12个月最大逾期金额 > 470.5 & 最近五年逾期透支贷记卡账户单月最长逾期透支月数 > 0.0 | 0 | 0.0000 | 5 | 0.6250 | 5 | 0.0893 | 1.0000 | 0.1429 | 7.0000 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3 | 贷记卡最近24个月逾期总月份最大值 > 0.5 & 现用消费贷本金余额求和占现用消费贷本金求和比率 <= 0.889 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 > 1.5 & 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡的最大逾期金额 <= 5982.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | 现用无逾期有担保贷款本金余额求和 <= 25518.0 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | 现用消费贷发放金额小于1万元笔数除以现用总消费贷笔数 > 0.367 & 贷记卡最近12个月最大逾期持续月份最大值 > 0.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3 | 贷款近12个月最大逾期金额 > 470.5 & 现用最近3个月无逾期消费贷本月实还款求和 <= 5246.0 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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3 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 > 1.5 & 现用贷款未来十二个月每月平均应还款金额除以未来三个月 <= 0.954 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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2 | 现行贷记卡授信额度求和与现行贷记卡已用额度求和的比率 > 1.168 & 现用消费贷未来十二个月每月平均应还款金额除以未来三个月 <= 0.728 | 0 | 0.0000 | 5 | 0.6250 | 5 | 0.0893 | 1.0000 | 0.1429 | 7.0000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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2 | 现用无逾期贷款本金最大不包括房贷与汽车贷款 <= 162000.0 & 现用无逾期个人消费贷款本金余额最大 > 82131.5 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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3 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 > 0.5 & 过去12个月贷款贷记卡和准贷记卡账户的最高逾期金额 > 1424.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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3 | 最近五年逾期透支贷记卡账户月份数 > 0.0 & 现用所有产品下未来3个月内到期的正常账户本金余额之和 > 12.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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3 | 现用贷款未来十二个月每月平均应还款金额除以未来六个月 <= 0.78 & 现行贷记卡授信额度求和与现行贷记卡已用额度求和的比率 > 1.376 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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3 | 现用贷款未来三个月每月平均应还款金额除以未来一个月 <= 0.995 & 现用无逾期个人消费贷款本金余额求和 <= 73814.0 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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3 | 最近12个月轻度逾期个人消费贷款账户数 > 0.5 & 现用消费贷本金余额求和占现用消费贷本金求和比率 <= 0.823 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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2 | 婚姻状况 > 0.165 & 所有贷款账户最大最新还款记录中还款日期与应还款日期的差 > 47.5 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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3 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 > 0.5 & 个人消费贷款本金求和 > 153128.0 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
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组合策略 | 好样本数 | 好样本占比 | 坏样本数 | 坏样本占比 | 命中数 | 命中率 | 坏率 | 样本整体坏率 | LIFT值 | |
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0 | 贷款近12个月最大逾期金额 > 470.5 & 近12月出现M1次数 > 1.5 | 0 | 0.0000 | 5 | 0.6250 | 5 | 0.0893 | 1.0000 | 0.1429 | 7.0000 |
1 | 贷款近12个月最大逾期金额 > 470.5 & 最近五年逾期透支贷记卡账户单月最长逾期透支月数 > 0.0 | 0 | 0.0000 | 5 | 0.6250 | 5 | 0.0893 | 1.0000 | 0.1429 | 7.0000 |
8 | 现行贷记卡授信额度求和与现行贷记卡已用额度求和的比率 > 1.168 & 现用消费贷未来十二个月每月平均应还款金额除以未来三个月 <= 0.728 | 0 | 0.0000 | 5 | 0.6250 | 5 | 0.0893 | 1.0000 | 0.1429 | 7.0000 |
3 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 > 1.5 & 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡的最大逾期金额 <= 5982.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
5 | 现用消费贷发放金额小于1万元笔数除以现用总消费贷笔数 > 0.367 & 贷记卡最近12个月最大逾期持续月份最大值 > 0.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
6 | 贷款近12个月最大逾期金额 > 470.5 & 现用最近3个月无逾期消费贷本月实还款求和 <= 5246.0 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
7 | 过去60个月贷款贷记卡和准贷记卡持续逾期期数最大值 > 1.5 & 现用贷款未来十二个月每月平均应还款金额除以未来三个月 <= 0.954 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
10 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 > 0.5 & 过去12个月贷款贷记卡和准贷记卡账户的最高逾期金额 > 1424.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
11 | 最近五年逾期透支贷记卡账户月份数 > 0.0 & 现用所有产品下未来3个月内到期的正常账户本金余额之和 > 12.5 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
12 | 现用贷款未来十二个月每月平均应还款金额除以未来六个月 <= 0.78 & 现行贷记卡授信额度求和与现行贷记卡已用额度求和的比率 > 1.376 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
14 | 最近12个月轻度逾期个人消费贷款账户数 > 0.5 & 现用消费贷本金余额求和占现用消费贷本金求和比率 <= 0.823 | 1 | 0.0208 | 4 | 0.5000 | 5 | 0.0893 | 0.8000 | 0.1429 | 5.6000 |
2 | 贷记卡最近24个月逾期总月份最大值 > 0.5 & 现用消费贷本金余额求和占现用消费贷本金求和比率 <= 0.889 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
4 | 现用无逾期有担保贷款本金余额求和 <= 25518.0 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
9 | 现用无逾期贷款本金最大不包括房贷与汽车贷款 <= 162000.0 & 现用无逾期个人消费贷款本金余额最大 > 82131.5 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
13 | 现用贷款未来三个月每月平均应还款金额除以未来一个月 <= 0.995 & 现用无逾期个人消费贷款本金余额求和 <= 73814.0 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
15 | 婚姻状况 > 0.165 & 所有贷款账户最大最新还款记录中还款日期与应还款日期的差 > 47.5 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |
16 | 贷记卡最近24个月最大逾期持续月份最大值 > 0.5 & 个人消费贷款本金求和 > 153128.0 | 2 | 0.0417 | 3 | 0.3750 | 5 | 0.0893 | 0.6000 | 0.1429 | 4.2000 |