决策树在金融风控中的实战应用案例

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

请创建一个金融风控领域的决策树应用案例。使用模拟的贷款申请数据，包含年龄、收入、信用评分、贷款金额等特征。构建决策树模型预测贷款违约风险，并解释重要特征。要求：1)数据探索分析；2)特征工程处理；3)构建决策树模型；4)模型解释与业务建议。输出包含代码和Markdown解释的完整项目。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

决策树在金融风控中的实战应用案例

最近在做一个金融风控相关的项目，用决策树算法来预测贷款违约风险，发现这个看似简单的算法在实际业务中效果出奇地好。今天就把整个实战过程记录下来，分享给大家。

数据探索分析

首先我们模拟了一份包含1000条贷款申请记录的数据集，主要字段包括：

• 年龄：申请人的年龄区间
• 收入：月收入水平
• 信用评分：银行内部的信用评分
• 贷款金额：申请贷款的总金额
• 贷款期限：还款周期
• 违约记录：是否曾经有过违约(目标变量)

通过初步分析发现几个关键点：

1. 数据分布方面，违约率约为15%，属于典型的非平衡数据
2. 信用评分与违约率呈现明显的负相关关系
3. 高收入人群的违约率明显低于低收入人群
4. 贷款金额与收入的比例也是一个重要指标

特征工程处理

为了让模型更好地学习，我们对原始数据做了以下处理：

1. 将年龄和收入分箱处理，转化为有序类别变量
2. 计算"负债收入比"这一衍生特征(贷款金额/收入)
3. 对信用评分做标准化处理
4. 处理缺失值，用中位数填充
5. 对类别型变量进行独热编码

这里特别要注意的是，金融数据往往存在类别不平衡问题。我们采用了SMOTE过采样技术，增加了少数类样本，使两类样本数量达到平衡。

构建决策树模型

使用sklearn的DecisionTreeClassifier构建模型，关键步骤如下：

1. 将数据集按7:3分为训练集和测试集
2. 设置最大深度为5防止过拟合
3. 使用基尼系数作为分裂标准
4. 设置每个叶节点的最小样本数为50
5. 使用交叉验证选择最优参数

模型训练完成后，在测试集上的表现：

• 准确率：86%
• 召回率：82%
• F1分数：0.84

对于风控场景来说，召回率(识别高风险客户的能力)比准确率更重要，这个结果已经相当不错了。

模型解释与业务建议

决策树最大的优势就是可解释性强。通过分析模型，我们发现：

1. 最重要的三个特征依次是：信用评分、负债收入比、收入水平
2. 信用评分低于600分的申请者风险显著升高
3. 负债收入比超过0.5的申请需要特别关注
4. 30岁以下年轻群体的违约风险相对较高

基于这些发现，我们给业务部门提出了以下建议：

1. 建立信用评分和负债收入比的硬性门槛
2. 对高风险群体提高利率或要求担保
3. 开发针对年轻人群的特殊风控策略
4. 定期重新训练模型以适应市场变化

整个项目从数据准备到模型上线只用了不到一周时间，这要归功于InsCode(快马)平台提供的便捷环境。不需要配置复杂的本地开发环境，直接在网页上就能完成所有代码编写和模型训练，还能一键部署成可交互的演示应用，大大提高了工作效率。

对于想快速验证想法的数据科学从业者来说，这种即开即用的云平台确实能节省大量时间。我实际操作下来，从数据导入到模型部署的整个过程非常流畅，即使是机器学习新手也能轻松上手。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

请创建一个金融风控领域的决策树应用案例。使用模拟的贷款申请数据，包含年龄、收入、信用评分、贷款金额等特征。构建决策树模型预测贷款违约风险，并解释重要特征。要求：1)数据探索分析；2)特征工程处理；3)构建决策树模型；4)模型解释与业务建议。输出包含代码和Markdown解释的完整项目。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果