建立违约预测模型的过程中,变量的筛选尤为重要 粗筛:随机森林 细筛:woe转化+决策树模型 随机森林模型 randomforest包或party包 library(party) #与randomforest包不同之处在于,party可以处理缺失值 set.seed(1) crf span- cforest(y~.,control = cforest_ nbiased(mtry = 2, ntree = 50), data=step2_1) varimpt span- data.frame(varimp(crf)) party包中的随机森林建模函数为cforest函数,mtry代表在每一棵树的每个节点处随机抽取mtry 个特征,通过计算每个特征蕴含的信息量,特征中选择一个最具有分类能力的特征进行节点分裂,varimp代表重要性函数 woe转化 library(devtools) install_gith b("riv","tomasgreif") #install_gith b("tomasgreifriv") library(woe) iv span- iv.m lt(step2_2,"y",true) #原理是以y作为被解释变量,其他作为解释变量,建立决策树模型 iv.plot.s mmary(iv) s mmary(step2_3) 详见博主 不过大部分文章..其实看着意义不太大..