风控模型报告 — 20260907-155141-b067

1. 数据审计

样本数1000

字段数24

坏样本率11.10%

高风险字段5

审计建议

列 `customer_id` 唯一率过高(0.999)，可能是 ID 列，应排除在特征之外
列 `apply_time` 唯一率过高(1.0)，可能是 ID 列，应排除在特征之外
列 `income` 唯一率过高(0.999)，可能是 ID 列，应排除在特征之外
列 `loan_amount` 唯一率过高(0.998)，可能是 ID 列，应排除在特征之外
ID 列 `customer_id` 有 1 个重复值

2. 样本拆分

拆分方式: 时间切分，总样本 1000，目标非空 1000

数据集	样本数	比例	坏样本率	时间范围
训练集	600	60.00%	11.67%	2024-01-01 ~ 2024-01-25
验证集	200	20.00%	9.00%	2024-01-26 ~ 2024-02-03
OOT 集	200	20.00%	11.50%	2024-02-03 ~ 2024-02-11

3. 变量筛选

候选变量 21，入模 8，IV 阈值 0.01

变量	IV	单调	分箱数
credit_score	0.1902	否	4
employment_years	0.0442	是	2
debt_ratio	0.0278	是	2
region	0.0177	否	7
historical_overdue_count	0.0176	是	2
time_on_page_sec	0.0162	是	2
app_sessions_30d	0.0135	是	2
education	0.0120	否	4

4. 模型评估

模型	数据集	AUC	KS	Lift@10%	PSI
LightGBM	训练集	0.9998	0.9925	8.57	—
LightGBM	验证集	0.6459	0.3046	1.67	—
LightGBM	OOT 集	0.5979	0.2194	1.74	0.3581

LightGBM — 训练集坏样本率分档

分组	样本数	坏样本	坏样本率	分数范围
1	60	0	0.00%	0.00 ~ 0.01
2	60	0	0.00%	0.01 ~ 0.01
3	60	0	0.00%	0.01 ~ 0.02
4	60	0	0.00%	0.02 ~ 0.03
5	60	0	0.00%	0.03 ~ 0.04
6	60	0	0.00%	0.04 ~ 0.05
7	60	0	0.00%	0.05 ~ 0.08
8	60	0	0.00%	0.08 ~ 0.15
9	60	10	16.67%	0.15 ~ 0.46
10	60	60	100.00%	0.47 ~ 0.87

LightGBM — 验证集坏样本率分档

分组	样本数	坏样本	坏样本率	分数范围
1	20	1	5.00%	0.00 ~ 0.00
2	20	1	5.00%	0.00 ~ 0.01
3	20	1	5.00%	0.01 ~ 0.02
4	20	1	5.00%	0.02 ~ 0.03
5	20	1	5.00%	0.03 ~ 0.04
6	20	3	15.00%	0.05 ~ 0.06
7	20	2	10.00%	0.06 ~ 0.12
8	20	0	0.00%	0.13 ~ 0.19
9	20	5	25.00%	0.20 ~ 0.32
10	20	3	15.00%	0.35 ~ 0.73

LightGBM — OOT 集坏样本率分档

分组	样本数	坏样本	坏样本率	分数范围
1	20	1	5.00%	0.00 ~ 0.00
2	20	3	15.00%	0.00 ~ 0.01
3	20	0	0.00%	0.01 ~ 0.02
4	20	2	10.00%	0.02 ~ 0.03
5	20	2	10.00%	0.03 ~ 0.05
6	20	4	20.00%	0.06 ~ 0.07
7	20	2	10.00%	0.07 ~ 0.10
8	20	3	15.00%	0.10 ~ 0.15
9	20	2	10.00%	0.15 ~ 0.25
10	20	4	20.00%	0.25 ~ 0.69

特征重要性 — LightGBM

变量	重要性
credit_score	538
time_on_page_sec	479
employment_years	419
debt_ratio	389
app_sessions_30d	178
historical_overdue_count	105
region	78
education	22