Атрибуты модели и параметры, и их значения

При переходе в скоринговую модель в разделе «Скоринговая модель» отображается сама сформированная скоринговая модель. А именно все атрибуты с необходимыми данными по каждому из них. Чтобы раскрыть атрибут с информацией по нему необходимо нажать на строку с атрибутом.

Ниже детальнее о каждом значении в таблицах атрибутов:

1. Значение атрибута – значение атрибута, который открыли, в котором находится сама таблица.

2. Количество баллов – количество баллов, которое необходимо добавить клиенту согласно модели, в случае наличия данного значения в атрибуте во время анализа.

Сама модель – это эти 2 значения. Значение атрибута и количество баллов. Остальные данные отображены для общей информативности по анализу файла, из которого создавалась скоринговая модель.

3. Количество хороших – количество хороших клиентов в файле для создания модели с таким значением атрибута.

4. Количество плохих – количество плохих клиентов в файле для создания модели с таким значением атрибута.

5. Доля хороших, % - доля хороших клиентов в файле для создания модели с таким значением атрибута от общего количества строк с таким значением атрибута.

6. Доля плохих, % - доля плохих клиентов в файле для создания модели с таким значением атрибута от общего количества строк с таким значением атрибута.

7. Общее количество – общее количество клиентов в файле для создания модели с таким значением атрибута.

8. Доля популяции хороших, % - доля хороших клиентов с этим значением атрибута от общего количества хороших в %.

9. Доля популяции плохих, % - доля плохих клиентов с этим значением атрибута от общего количества плохих в %.

10. Общая доля популяции, % - доля общего количества клиентов с этим значением атрибута от общего количества в файле в %.

11. Доля хороших от общего кол-ва хороших в Атрибуте – доля хороших клиентов с этим значением атрибута от общего количества хороших.

12. Доля плохих от общего кол-ва плохих в Атрибуте – доля плохих клиентов с этим значением атрибута от общего количества плохих.

13. Степень вероятности хорошего – степень вероятности того, что клиент с этим значением атрибута будет хорошим.

14. Вес значения – на сколько весомое значение атрибута в общей модели среди всех клиентов в файле.

15. Информационная ценность – какую информационную ценность несет данный атрибут и его отдельные значения.

Чтобы понимать стоит ли отбирать в модель атрибут и его значения, необходимо ориентироваться на информационную ценность. Если информационная ценность атрибута в итоге выше 3%, это уже очень хорошо. Но, если так случилось, что у какого-то атрибута информационная ценность стала близка к 100% или тем более больше, то знайте, это практически невозможно и необходимо перепроверить выборку. Информационная ценность близка к 100% всегда должна вызывать подозрение, возможно атрибут даже лучше исключить полностью.