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基于简化的评分卡、Smote采样和随机森林的信贷违约预测
查看全文：http://tecdat.cn/?p=27949 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Youming Zhang 随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险 管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面几种常见采样方法及原理
不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。 训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。 所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模样本类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）
类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据此选择具Jupyter Notebook中出现“ModuleNotFoundError: No module named ‘imblearn‘”错误
错误 在Jupyter Notebook中使用SMOTE算法时，输入from imblearn.over_sampling import SMOTE出现了错误：“ModuleNotFoundError: No module named ‘imblearn’”。 探索解决方法 在安装的过程中走了许多弯路： 首先我看到有文章中的解决方法是，在cmd命令中输入：pip install imbalaR 语言 缺失值处理并使用SMOTE处理不平衡数据集
（1）准备数据过程中，遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码，用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉，结果今天发现，DMwR2包就有处理缺失值的函数，而且思想一致【大哭】 先奉上代码： install.packages("DMwR2"); library(DMwR2) ; knnImputation(YourDataFrame)用Python处理不平衡数据集
1. 数据不平衡是什么 所谓的数据不平衡就是指各个类别在数据集中的数量分布不均衡；在现实任务中不平衡数据十分的常见。如 · 信用卡欺诈数据：99%都是正常的数据， 1%是欺诈数据 · 贷款逾期数据 一般是由于数据产生的原因导致出的不平衡数据，类别少的样本通常是发生的频率低，需要如何在Python中处理不平衡数据
Index1、到底什么是不平衡数据2、处理不平衡数据的理论方法3、Python里有什么包可以处理不平衡样本4、Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章，整理相关的理论与实践知识（可惜本人太懒了，现在才开始写），于是乎有了今天的文章。失衡不均衡样本的处理方式
不均衡样本的处理方式 目前正在做的一个项目碰到了样本不均衡的问题，转载博主的文章以方便项目改进研究 原文：https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/77948345 论文链接：Learning from Imbalanced Data 一、基本概念 1、类间不平衡 VS. 类内不平衡 类间不平衡：不同非平衡数据的处理（SMOTE算法）
主要内容： 非平衡数据的特征 SMOTE算法的思想及步骤 SMOTE算法的手工案例 SMOTE算法的函数介绍 1.非平衡数据的特征 在实际应用中，类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户过采样方法用于数据集不平衡问题
过采样方法用于数据集不平衡问题 Random based （1）Random Oversampling 该方法只是随机的在原有的少数类中重复少数类的样本，从而增加少数类 Synthesising New Data （2）SMOTE 假设过采样比例为少数类别样本数的n倍，对于每个属于少数类的样本X，可以利用k近邻算法找到X，在少数类中