你好,我是海丰。今天,我们接着来讲预测类产品的打造。我会以小白信用评分产品为例,来教你模拟构建一个大白信用评分产品,从而学习到机器学习在互联网金融行业的产品落地方法。
什么是小白信用评分产品呢?你可以看我下面给出的解释:
小白信用评分:指根据用户在京东的浏览、购物、投资理财、信用产品使用和履约情况、个人信息完整度等多个维度的数据,通过大数据算法,对用户的信用水平给出的综合评估的产品。评分越高表明用户的信用越好,受评用户就可以在京东及京东合作商户享受优惠商业政策。
需要提前声明的是,构建“大白信用产品”的过程中,我们不会涉及任何与小白信用产品相关的内容,你只要学会构建的通用流程就可以了。整个构建流程可以分为四部分,分别是案例背景、特征构建、模型训练和模型评估。下面,我们就详细来说说。
案例背景
开头说了,我们要设计一个大白信用评分模型,那这个模型具体长什么样呢?一个标准的“大白信用模型”由五大维度构成,如下图所示。
第一是身份特质,包括你的实名情况、社会属性、居住环境、教育情况,它们代表了你的出身、社会层次和稳定性,是一个人短时间内不会被改变的特质。
第二是资产评估:通过你提交的收入和资产信息来综合判断你的履约能力,包括社保、公积金、动产和不动产等。