逾期案例自动策略挖掘技巧有哪些

自动策略挖掘技巧主要有以下几种

数据预处理在挖掘逾期案例之前，需要对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以便后续分析。

特征工程根据业务需求，从原始数据中提取出与逾期相关的特征，如逾期次数、逾期天数、借款金额等。

建模与评估使用机器学习算法（如逻辑回归、决策树、随机森林等）建立模型，并对模型进行评估，如准确率、召回率等。

模型优化根据模型评估结果，调整模型参数，提高模型性能。

自动化部署将优化后的模型部署到生产环境中，实现自动化预警和策略制定。

详细解答

我们需要对逾期案例的数据进行预处理，以便后续分析，预处理主要包括数据清洗、去重、缺失值处理等操作，清洗数据是为了去除异常值、噪声等，去重是为了避免重复数据的影响，缺失值处理是为了填补缺失的数据。

我们需要进行特征工程，特征工程是从原始数据中提取出与逾期相关的特征，如逾期次数、逾期天数、借款金额等，这些特征将作为模型输入，用于预测逾期情况。

我们使用机器学习算法建立模型，并对模型进行评估，常见的机器学习算法有逻辑回归、决策树、随机森林等，建立模型后，我们需要评估模型的性能，如准确率、召回率等，这可以帮助我们了解模型的预测能力，并指导后续的优化工作。

在模型评估的基础上，我们需要调整模型参数，以提高模型性能，这可以通过调整算法参数、增加特征等方法实现，模型优化是一个迭代的过程，需要不断地尝试和调整，以找到最佳的模型配置。

我们将优化后的模型部署到生产环境中，实现自动化预警和策略制定，这意味着我们可以根据模型的预测结果，自动地识别出逾期的人群，并采取相应的措施，如提前催收、调整借款额度等。

引导用户评论或留言关注

你了解这些逾期案例自动策略挖掘技巧了吗？你觉得还有哪些其他的技巧可以分享呢？欢迎在评论区留言讨论，一起学习，共同进步！

你对逾期案例自动策略挖掘还有其他疑问，想要了解更多相关知识，欢迎关注我们的网站，我们会持续更新相关内容，为你提供更多帮助！