bart bartScore

Standard-Kreditrisikobewertung für neue Antragsteller

Scénario de test & Cas d'usage

Geschäftskontext

Eine Bank möchte die Kreditwürdigkeit neuer Kreditantragsteller bewerten. Ein zuvor trainiertes BART-Modell soll verwendet werden, um eine Ausfallwahrscheinlichkeit für jeden Antragsteller zu berechnen. Das Ergebnis muss die Kennung des Antragstellers für die Integration in das Kernbankensystem enthalten.
Über das Set : bart

Bayesianische additive Regressionsbäume.

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Datenaufbereitung

Erstellt eine Tabelle mit neuen Kreditantragstellern, die bewertet werden sollen. Enthält demografische und finanzielle Merkmale.

Kopiert!
1DATA mycas.neue_antragsteller;
2 call streaminit(123);
3 DO KundenID = 1 to 50;
4 Alter = 20 + floor(rand('UNIFORM') * 50);
5 Jahreseinkommen = 30000 + floor(rand('UNIFORM') * 120000);
6 Kreditbetrag = 5000 + floor(rand('UNIFORM') * 45000);
7 OUTPUT;
8 END;
9RUN;

Étapes de réalisation

1
Annahme: Ein trainiertes Modell 'kredit_risiko_modell' existiert bereits in mycas. Wir laden die zu bewertenden Daten.
Kopiert!
1 
2PROC CASUTIL;
3load
4DATA=mycas.neue_antragsteller casout='neue_antragsteller' replace;
5RUN;
6 
2
Führt die bart.bartScore-Aktion aus, um die Antragsteller zu bewerten. Benennt die Vorhersagespalte um und kopiert die KundenID.
Kopiert!
1PROC CAS;
2 bart.bartScore /
3 restore={name='kredit_risiko_modell', caslib='mycas'},
4 TABLE={name='neue_antragsteller', caslib='mycas'},
5 pred='AusfallPrognose',
6 copyVars={'KundenID'},
7 casOut={name='antragsteller_scores', caslib='mycas', replace=true};
8RUN;
3
Überprüfung der ersten 5 Zeilen der Ausgabetabelle, um die Struktur zu validieren.
Kopiert!
1 
2PROC CAS;
3TABLE.fetch / TABLE={name='antragsteller_scores', caslib='mycas', to=5};
4RUN;
5 

Erwartetes Ergebnis


Die Aktion wird erfolgreich ausgeführt. Eine neue CAS-Tabelle 'mycas.antragsteller_scores' wird erstellt. Sie enthält die Spalten 'KundenID' und 'AusfallPrognose'. Jede Zeile entspricht einem Antragsteller mit seiner berechneten Ausfallwahrscheinlichkeit.