银行卡违约数据集如何处理类别不平衡问题？

Question

在银行卡违约预测中，类别不平衡问题普遍存在，即正常用户远多于违约用户，导致模型偏向多数类，漏检风险加剧。如何有效处理此类数据不平衡，提升违约预测的准确性与泛化能力，是建模过程中的关键挑战。常见的解决方案包括数据层方法（如过采样SMOTE、欠采样）、算法层方法（如代价敏感学习、集成学习XGBoost、LightGBM）以及评估指标优化（如AUC-ROC、F1-score、KS值）。此外，结合业务场景引入合成数据或特征工程也是提升模型表现的重要手段。

Answer 1

一、银行卡违约预测中的类别不平衡问题概述

在银行卡违约预测任务中，类别不平衡问题普遍存在，即正常用户远多于违约用户。这种数据分布的不均衡性会导致模型训练过程中偏向多数类，从而加剧漏检风险，降低违约用户的识别率。

此类问题在实际业务中尤为关键，因为违约用户的识别往往关乎风险控制与资产安全。因此，如何有效处理类别不平衡问题、提升模型的预测准确性与泛化能力，成为建模过程中的核心挑战。

二、数据层方法：从样本分布角度缓解不平衡

数据层方法主要通过调整训练样本的分布来缓解类别不平衡问题，常见的方法包括：

• 过采样（Oversampling）：如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique），通过合成新样本增加少数类比例。
• 欠采样（Undersampling）：随机或有策略地减少多数类样本数量，平衡类别分布。
• 混合采样：结合过采样与欠采样方法，如SMOTE + Tomek Links。

以下是一个使用Python实现SMOTE的例子：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
smote = SMOTE()
X_res, y_res = smote.fit_resample(X_train, y_train)

三、算法层方法：优化模型训练机制

算法层方法主要通过调整模型训练策略，使其对少数类更加敏感，常见方法包括：

1. 代价敏感学习（Cost-sensitive Learning）：为不同类别分配不同的误分类代价，使模型在训练中更关注违约用户。
2. 集成学习（Ensemble Learning）：如XGBoost、LightGBM等，天然对类别不平衡具有一定鲁棒性，可通过调整参数进一步优化。
3. Bagging与Boosting结合：如使用BalancedBaggingClassifier，结合采样与集成策略。

以下为使用LightGBM并设置类别权重的代码示例：

import lightgbm as lgb

train_data = lgb.Dataset(X_res, label=y_res)
params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'scale_pos_weight': len(y_res[y_res==0])/len(y_res[y_res==1])
}
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

四、评估指标优化：超越准确率的综合考量

在类别不平衡场景下，传统的准确率指标容易误导模型评估。因此需要采用更具代表性的评估指标：

指标	说明
AUC-ROC	衡量模型整体判别能力，适用于不平衡数据。
F1-score	兼顾精确率与召回率，适合违约用户识别场景。
KS值（Kolmogorov-Smirnov）	评估模型对好坏样本的区分能力。

以下为使用sklearn计算F1-score与AUC值的示例：

from sklearn.metrics import f1_score, roc_auc_score

y_pred = model.predict(X_test)
f1 = f1_score(y_test, (y_pred > 0.5))
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print(f"F1-score: {f1}, AUC: {auc}")

五、特征工程与合成数据：结合业务场景提升模型表现

除上述方法外，结合业务背景进行特征工程与合成数据引入，也是提升模型性能的重要手段：

• 特征工程：如构建交易频率、逾期历史、额度使用率等业务特征。
• 时间序列特征：引入滑动窗口统计，如近30天交易金额均值。
• 合成数据：使用GAN或基于规则的方法生成违约样本，增强模型泛化能力。

graph TD A[原始数据] --> B[特征工程] B --> C[合成数据生成] C --> D[模型训练] D --> E[评估优化]