- LightGBM
- XGBoost
- feather-format
- Keras
cd feature
python feature.py nocache
cd ../model
python lgbm.py
cd feature
python feature.py nocache
cd ../model
python lgbm.py
同種のローンで他の人より延滞が多い=延滞リスクが高い?
新規申し込みするローンが、その人にとって相対的に大きな額かどうか
家族の数、居住エリア、家の情報が完全一致する人がいるか?
bureau-balanceを月度の古い順に並べた時の、STATUSの遷移情報を2-gramのcountで表現する。
返済遅延月にクレジットを借りているなど、特にDPDを起こしている月のアクションに注目
max_bin, num_leaves, colsample
ある日に複数回分のローンをまとめて支払う場合があるが、これがinstallments_payments上の記録だと
の2通りの記録のされ方がある
Bureauはノイズが多いので、**値のほうが効くかも?
TrainとTestでRevlovingの比率が顕著に異なる。
#49 の派生。
同一グループ内での相対ローン額を計算する際、prevを使ってaugmentationする
organization_typeかoccupation_typeの同一グループ内での相対値。
pos/credit/bureauそれぞれで実施できる。また、
金額のオーダーが近いもののほうが重要度が高い?
外部データは使える。
情報の信頼度に差があるなら、分割したほうが精度が上がるかも
#33 と近いアイデア。以下の2つの行動を区別したい。
ローンにもいくつかの種類があり、分割回数や金額が似ているものは似た傾向があるかも。
元の次元が小さいので、prevと組み合わせないと効果が薄いかも
金融情勢によってDPDの意味合いが変わるかも
credit vs applicationなど、テーブルを跨いだ分が余地ありそう
Number of Credit Linesといった名前で、他のローンコンペで使われる特徴量
どの申し込みも直近8年(2922days)分のデータだけ使われているようなので、train/testで集計期間が変わる訳では無い
「アクティブなローン」を「最後のMonthly StatusがActiveで、かつ直近12か月に更新があったもの」と定義しているが、これを直近6か月に変えてみる
e.g. Bosch Solution
一番重要そうなPrevious Loanの列をそのままApplicationに加える
applicationにおけるSK_ID_CURR == 208252 (target==0)と、prevにおけるSK_ID_PREV == 2414778 (3回分の支払記録あり、DPD == 0)が同じローンを指している
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