# Data-Finance-Cup

**Repository Path**: librechou/Data-Finance-Cup

## Basic Information

- **Project Name**: Data-Finance-Cup
- **Description**: 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛 复赛第六
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2020-07-04
- **Last Updated**: 2021-06-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Data-Finance-Cup
2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛

## 特征工程：
certValidStop
bankCard
residentAddr
certValidBegin
certId
dist
### 重复列

- ['x_0', 'x_1', 'x_2', 'x_3', 'x_4', 'x_5', 'x_6', 'x_7', 'x_8', 'x_9', 'x_10', 'x_11', 'x_13', 'x_15', 'x_17', 'x_18', 'x_19', 'x_21', 'x_23', 'x_24', 'x_36', 'x_37', 'x_38', 'x_57', 'x_58', 'x_59', 'x_60', 'x_77', 'x_78']
- ['x_22', 'x_40', 'x_70']
- ['x_41', 'unpayNormalLoan']
- ['x_43', 'unpayIndvLoan']
- ['x_45', 'unpayOtherLoan']
- ['x_61', 'ncloseCreditCard']

- 类别编码 One-Hot编码：有用
## 结果
- lgb 0.733
- xgb 0.72
- cnn_em_dim_100:0.742


------

新数据

------
- lgb 0.775
- xgb 0.776
- rcnn 0.74
- cnn 0.70
- xgb原始特征cv_gbdt： 0.7157745924652787
- lr基于xgb的特征cv_lr_trans： 0.6550243546006284
- lr基于xgb特征个原始特征cv_lr_trans_raw： 0.5163804384024511
- lgb xgb gen_feas 0.78
- 10.entity_embedding 0.70
- 过采样没有效果
## 相关资料

1. https://github.com/TingNie/CreditForecast/blob/master/code.ipynb
2. https://blog.csdn.net/xckkcxxck/article/details/84533862
3. https://blog.csdn.net/huakai16/article/details/84099033
4. https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?postId=41822
5. https://www.cnblogs.com/wkang/p/9657032.html GBDT + LR 的结构
6. https://blog.csdn.net/dengxing1234/article/details/73739836 Xgboost+lr
7. https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/85001859 从0到1开始训练一个bert语言模型

```
$ git fetch --all
$ git reset --hard origin/master 
$ git pull
```

## Gini系数
```text
·GINI系数:也是用于模型风险区分能力进行评估。
GINI统计值衡量坏账户数在好账户数上的的累积分布与随机分布曲线之间的面积，好账户与坏账户分布之间的差异越大，GINI指标越高，表明模型的风险区分能力越强。

GINI系数的计算步骤如下：
1. 计算每个评分区间的好坏账户数。
2. 计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率（累计good%）和累计坏账户数占总坏账户数比率(累计bad%)。
3. 按照累计好账户占比和累计坏账户占比得出下图所示曲线ADC。
4. 计算出图中阴影部分面积，阴影面积占直角三角形ABC面积的百分比，即为GINI系数
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「小墨鱼~~」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/84859405
```

## 相关知识
银行卡卡号前六位为BIN号（银行标识代码），由银行卡组织向ISO（国际标准化组织）申请并分配给发卡银行。
其中BIN号“62”打头的为银联卡，“4”打头的为VISA卡，“5”打头的为万事达卡，“35”打头的为JCB卡，“37”打头的为美国运通卡。
https://www.zhihu.com/question/20880750
https://zhidao.baidu.com/question/587237661.html

地区编码
第一、二位表示省（自治区、直辖市、特别行政区）。
第三、四位表示市（地区、自治州、盟及国家直辖市所属市辖区和县的汇总码）。其中，01-20，51-70表示省直辖市；21-50表示地区（自治州、盟）。
第五、六位表示县（市辖区、县级市、旗）。01-20表示市辖区或地区（自治州、盟）辖县级市；21-70表示县（旗）；81-99表示省直辖县级市；71-80表示工业园区或者经济开发区。

身份证前6位
第一、二位表示居民所在省（自治区、直辖市、特别行政区）。
第三、四位表示居民所在市（地级市、自治州、盟及国家直辖市所属市辖区和县的汇总码）。其中，01-20，51-70表示省直辖市；21-50表示地区（自治州、盟）。
第五、六位表示居民所在县（市辖区、县级市、旗）。01-18表示市辖区或者地区（自治州、盟）辖县级市；21-80表示县（旗）；81-99表示省直辖县级市。


## 规则发现
1. 当target为1的时候，loanProduct只为1和3，没有2
2. 当target为1的时候，bankCard没有9开头的银行号，另外也有些其他4开头的没有
3. 当target为1的时候，certValBegin的在两个值的范围，具体可见gen_feas
4. 当bankCard为空的时候，有151个样本标签为1，为-999的时候有5w+的样本为0，所以不建议将空值填充为-999

## tricks
1. 提交结果概率保留小数点6位，结果会上升


## 参数优化

Best trial: score 0.04143260825673333, params {'num_leaves': 77, 'learning_rate': 0.06316799058921277, 'lambda_l1': 4.1025218407955446e-05, 'lambda_l2': 1.1394964623785296e-06, 'bagging_freq': 5, 'bagging_fraction': 0.8625828020843981, 'feature_fraction': 0.6149300064047037, 'max_depth': 6}