拒绝推断:风控建模绕不开的坑
被拒客户的表现,决定了风控模型的上限
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被拒客户没有贷后表现,直接用成交客户训练的模型去给被拒客户打分,存在样本选择偏差。拒绝推断(reject inference)就是处理这个问题的各种方法的统称。
为什么绕不开
假设有 A 组通过客户和 B 组被拒客户:
| 组别 | 数量 | 有表现 | 用于训练 |
|---|---|---|---|
| A | 10 万 | 是 | 是 |
| B | 4 万 | 否 | 否 |
如果直接只用 A 训练,模型学到的是「像 A 的客户」,对 B 的排序能力未知。
一个最小示例
def reweight(y_pred, threshold=0.5):
accepted = y_pred >= threshold
w = len(y_pred) / accepted.sum()
return accepted, w
具体方法(分配法、外推法、增强法)的取舍见后续文章。
站内链接转换测试:LLM Wiki 模式管理笔记。
[!note] 提示框 Obsidian 风格的 callout,由网站渲染(M3 做样式)。
==高亮测试==,以及脚注引用1。
Footnotes
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脚注渲染测试。 ↩