a*********y
发帖数: 36 | 1 被问到关于risk model的问题，不太理解，请教版上有相关经验的高人。
1. risk model 用很多credit bureau 的数据，大概两百个吧，但是很多variable 的
missing value 高达90%，这种情况应该如何处理？被告知dataset里面所有的missing
value都被populate 成9999，这样是否可行？如果不可行，应该如何处理？
2. 一般用多少个independent variables 来build model, 一般最后选出来多少个？用
sas run proc logistic 的话，放200最后还是选出来50个左右，怎样可以减少到10-15
个？是不是放得太多？如果不放那么多的话，有什么好的方法可以选择出适量的
variables 放进去 run model?
问题太多，谢谢！ | G*******s
发帖数: 10605 | 2 1.可以考虑imputation,对结果影响不大，如果variable很多missing本身就不适合做最
后scoring formula的, 这种variable我宁可不要
2.Principle Component是个不错的选择
missing
15
【在 a*********y 的大作中提到】
: 被问到关于risk model的问题，不太理解，请教版上有相关经验的高人。
: 1. risk model 用很多credit bureau 的数据，大概两百个吧，但是很多variable 的
: missing value 高达90%，这种情况应该如何处理？被告知dataset里面所有的missing
: value都被populate 成9999，这样是否可行？如果不可行，应该如何处理？
: 2. 一般用多少个independent variables 来build model, 一般最后选出来多少个？用
: sas run proc logistic 的话，放200最后还是选出来50个左右，怎样可以减少到10-15
: 个？是不是放得太多？如果不放那么多的话，有什么好的方法可以选择出适量的
: variables 放进去 run model?
: 问题太多，谢谢！
| D******n
发帖数: 2836 | 3 1. discard.
2. Its personal.
missing
15
【在 a*********y 的大作中提到】
: 被问到关于risk model的问题，不太理解，请教版上有相关经验的高人。
: 1. risk model 用很多credit bureau 的数据，大概两百个吧，但是很多variable 的
: missing value 高达90%，这种情况应该如何处理？被告知dataset里面所有的missing
: value都被populate 成9999，这样是否可行？如果不可行，应该如何处理？
: 2. 一般用多少个independent variables 来build model, 一般最后选出来多少个？用
: sas run proc logistic 的话，放200最后还是选出来50个左右，怎样可以减少到10-15
: 个？是不是放得太多？如果不放那么多的话，有什么好的方法可以选择出适量的
: variables 放进去 run model?
: 问题太多，谢谢！
|
|
