CreditCard

一套基于R并采用woe包的快速构建信用评分卡的代码。

大致的建模流程如下：

![评分卡建模流程](# CreditCard 一套基于R并采用woe包的快速构建信用评分卡的代码。

本人转行将近一周年了，最早是从转行后的第一个公司的同事那边拿到这套初版的代码，经过团队里面的不同同事的优化和迭代，不断提高评分卡构建的效率，虽然还是有一些瑕疵，比如前面提到的woe包不支持对缺失值进行单独分箱，也无法对类别型变量进行处理，但是易用，而且功能强大，比较适合我们这些不会自己造轮子的同学。

大致的建模流程如下：

项目文件说明

• service文件夹：存放主要数据处理和建模的文件
  • dataCleaning.R：完成以下主要功能
    • 原始数据导入
    • 异常值删除
    • 缺失值处理
    • 非数值类型变量处理
    • 变量IV计算
    • 根据IV及随机森林算法得到的变量重要性系数筛选变量，在特征较多的时候可以调整CRF_BASE阈值
  • featureEngineering.R：完成以下主要功能
    • WOE分箱及编码
    • 用逐步回归筛选WOE编码后的变量
    • 计算WOE单调性并保持图片及数据
    • 保存各个变量的好坏标签的分布图
  • modeling.R
    • 确定最终的入模变量
    • 建模并计算评分
    • 计算评估模型评价指标：KS、PSI等
    • 导入评分卡模板并输出评分卡
  • modelingtest.R
    • 通过变量IV、个变量间VIF、入模变量P值显著性等测试入模变量时测试用
• rawdata：保存原始数据
  • 关于数据集，这里所采用是著名的数据竞赛网站kaggle提供的GiveMeSomeCredit数据集
• util
  • udf.R
    • 自定义的几个函数，主要是绘制WOE图并保持相关图片到特定位置
  • packageManage.R
    • 管理各种包，特别是需要提前通过devtools包iinstall_github("tomasgreif/riv")函数安装 WOE包
• output
  • 本文件夹主要保持代码运行过程当中产生的数据文件
• score_card_template.xlsx
  • 评分卡模板文件
• score_card_group_14_KS_0.491+1215_205311.xlsx
  • 输出的评分卡

项目分支

• master
  • 用全量数据构建评分卡
• train_score
  • 用 train 数据集构建评分卡