特徵工程 個人信用評估

2021-09-02 19:04:52 字數 2007 閱讀 1909

可以用於形成特徵矩陣的共有5個表:

1.使用者基本屬性表

2.銀行流水記錄表

3.使用者瀏覽行為表

4.信用卡賬單記錄表

5.放款時間資訊表

字段注釋

1使用者id整數2

性別列舉值(0表示性別未知)3職業

列舉值4

教育程度

列舉值5

婚姻狀況

列舉值6

戶口型別

列舉值 1.職業做one-hot編碼

2.教育程度做one-hot編碼

3.婚姻狀況做one-hot編碼

4.戶口型別做one-hot編碼

字段注釋

1使用者id整型2

時間戳整型(0表示未知)

3交易型別

列舉值(1表示收入,0表示支出)

4交易金額

浮點型5

工資收入標記

列舉值(1表示工資收入)

1.時間戳按星期分箱

2.時間戳按月分箱

3.時間戳是否工作日

4.工資收入標記做one-hot編碼

5.交易型別與交易金額做正負數值交易金額字段

字段注釋

1使用者id整型2

時間戳整數(0表示未知)

3瀏覽行為資料整型4

瀏覽子行為編號

列舉型 1.時間戳按星期分箱

2.時間戳按月分箱

3.時間戳是否工作日

4.瀏覽子行為做one-hot編碼

5.瀏覽子行為做統計計數

字段注釋

1使用者id整型2

賬單時間戳

整數(0表示未知)

3銀行id

列舉型4

上期賬單金額

浮點型5

上期還款金額

浮點型6

信用卡額度

浮點型7

本期賬單餘額

浮點型8

本期賬單最低還款額

浮點型9

消費筆數

整數10

本期賬單金額

浮點型11

調整金額

浮點型12

迴圈利息

浮點型13

可用金額

浮點型14

預借現金額度

浮點型15

還款狀態

列舉值 1.賬單時間戳按星期分箱

2.賬單時間戳按月分箱

3.賬單時間戳是否工作日

4.銀行id做one-hot編碼

5.信用卡額度是否低於某個值

6.上期還款金額是否低於某個值

7.上期賬單金額是否高於某個值

8.本期賬單餘額是否高於某個值

9.本期最低還款額是否高於某個值

10.消費筆數是否高於某個值

11.本期賬單金額是否高於某個值

12.迴圈利息是否高於某個值

13.可用金額是否高於某個值

14.預借現金額度是否高於某個值

15.還款狀態做one-hot編碼

16.信用卡計數

17.每個使用者在不同銀行的每張信用卡信用額度的聚合計算,包括最大值、最小值、均值和標準差。

字段注釋

1使用者id整型2

放款時間

整數 1 放款時間按星期分箱

2 放款時間按月分箱

3 放款時間是否工作日

4.放款時間期間是否有銀行賬單或者信用賬單突變

特徵工程.png

特徵工程中的大部分特徵可以分為2類:

1.基於時間視窗對連續變數做統計特徵,這是特徵工程中常用的方法,尤其是對於乙個使用者對應多條記錄的資料表。第一,通過這些統計特徵可以提取出使用者在某個變數上大致的分布情況;第二,這為特徵工程帶來大量細分化且包含資訊量大的特診。

2.每個使用者在特殊時間點的具體特徵值,這些時間點包括最初、最終以及貸款前後,這些時間點所包含的資訊量比一般時間點要大,與**目標值的關聯程度也更大。

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