Python信用评分卡建模（附代码）
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课程概述：
Python信用评分卡建模（附代码），完整版视频教程。本课程让学员尽可能在一周时间快速系统化学会逻辑回归评分卡建模，节省半年至一年时间。课程提供实操项目，学员不用进大厂就可体验真实实习项目。
1. 项目背景介绍
1.1 信用风险和评分卡模型的基本概念
信用风险指的是交易对手未能履行约定合同中的义务造成经济损失的风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性，它是金融风险的主要类型。
借贷场景中的评分卡是一种以分数的形式来衡量风险几率的一种手段，也是对未来一段时间内违约、逾期、失联概率的预测。一般来说，分数越高，风险越小。
信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。其中主体评级模型包含以下四个方面内容：
申请者评级模型：主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人及机构融资主体。位于贷前准入环节。
行为评级模型：主要用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理，如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测，仅适用于个人融资主体。
催收评级模型：主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理，仅适用于个人融资主体。
欺诈评级模型：主要应用于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈行为的预测管理，适用于个人和机构融资主体。 在贷前准入环节里面。
本项目主要针对申请者评分模型。
1.2 数据来源
本项目数据来源于kaggle竞赛Give Me Some Credit。
2. 信用卡评分模型开发
模型的构建主要包含以下几大部分内容：数据准备及数据预处理、变量选择、模型构建、模型验证、模型评估、模型部署、模型监控几大部分。下面一一讲述。
2.1 数据准备及数据预处理
2.1.1 获取数据
数据获取包括存量客户包括获取存量客户及潜在客户的数据。存量客户是指已经在证券公司开展相关融资类业务的客户，包括个人客户和机构客户；潜在客户是指未来拟在证券公司开展相关融资类业务的客户，主要包括机构客户，这也是解决证券业样本较少的常用方法，这些潜在机构客户包括上市公司、公开发行债券的发债主体、新三板上市公司、区域股权交易中心挂牌公司、非标融资机构等。
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