金融风控-贷款违约预测-task1 赛题理解
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1. 赛题数据
赛题数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B，同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。
| Field | Description |
|---|---|
| id | 为贷款清单分配的唯一信用证标识 |
| loanAmnt | 贷款金额 |
| term | 贷款期限（year） |
| interestRate | 贷款利率 |
| installment | 分期付款金额 |
| grade | 贷款等级 |
| subGrade | 贷款等级之子级 |
| employmentTitle | 就业职称 |
| employmentLength | 就业年限（年） |
| homeOwnership | 借款人在登记时提供的房屋所有权状况 |
| annualIncome | 年收入 |
| verificationStatus | 验证状态 |
| issueDate | 贷款发放的月份 |
| purpose | 借款人在贷款申请时的贷款用途类别 |
| postCode | 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字 |
| regionCode | 地区编码 |
| dti | 债务收入比 |
| delinquency_2years | 借款人过去2年信用档案中逾期30天以上的违约事件数 |
| ficoRangeLow | 借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围 |
| ficoRangeHigh | 借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围 |
| openAcc | 借款人信用档案中未结信用额度的数量 |
| pubRec | 贬损公共记录的数量 |
| pubRecBankruptcies | 公开记录清除的数量 |
| revolBal | 循环额度利用率，或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额 |
| revolUtil | 借款人信用档案中当前的信用额度总数 |
| totalAcc | 贷款的初始列表状态 |
| initialListStatus | 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请 |
| earliesCreditLine | 借款人最早报告的信用额度开立的月份 |
| title | 借款人提供的贷款名称 |
| policyCode | 公开可用的策略_代码=1新产品不公开可用的策略_代码=2 |
| n系列匿名特征 | 匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理 |
2. 任务目标
对所给的数据集进行分析和处理，搭建模型预测贷款用户是否违约
3. 评测标准
提交结果为每个测试样本是1的概率，也就是y为1的概率。评价方法为AUC评估模型效果（越大越好）。
AUC简介：
AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。AUC的计算逻辑如下所示：
- 将模型预测值排序
- 对于每一个阈值计算TPR(True Positive Rate)和FPR(False Positive Rate)
- 绘制ROC曲线
- 使用梯形近似法或ROC AUCH法计算AUC
4. 结果提交
提交前要确保预测结果的格式与赛题sample_submit.csv中的格式一致，以及提交文件后缀名为csv。
形式如下：
id,isDefault
800000,0.5
800001,0.5
800002,0.5
800003,0.5
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