Код скоринга 7 что это значит: Код скоринга 7 — что это значит в Сбербанке?

Содержание

Код скоринга 7 — что это значит в Сбербанке?

Привет, друзья! 🙂 Кредит никогда не брали? А если приходилось, то наверняка знаете, что значит код скоринга 7. А может и не знаете, просто отвечали на какие-то глупые вопросы в анкете, совершенно посторонние, как вам тогда казалось. Но кредит одобрили, денег дали, и про скоринг все забыли.

Скоринговая проверка

И тут вы решили купить квартиру в новостройке на заемные деньги. У вас хороший доход, подходящий под мерки Сбербанка, постоянный стаж и полное соответствие всем требованиям банкиров. Но увы — отказ. . Глянув на свою кредитную историю, вы видите код скоринга 7, при котором денег взаймы все же не дали. А он считается хорошим (код 7).

Что это за скоринг 7 и почему он сработал не в вашу пользу

И что это за слово такое, иностранное что ли? Да нет, пожалуй, оно происходит от слова скоро, то есть быстро проверить клиента и присвоить ему энное количество баллов.

Получить кредит в Сбербанке, да и в любом другом, можно лишь при условии, что сумма набранных баллов превысит 690 очков. Следовательно, будет почти 700. Это и есть скоринг 7. Получив всего 500 или меньше, можете даже не спрашивать, каково решение. Оно отрицательное. К брокеру также не идите, не возьмет он вас.

Кредит не дали…

Какие моменты из вашей жизни, профессиональной деятельности, прошлого кредитного опыта учитывает скоринг:

  1. Возраст и пол.
  2. Сферу занятости.
  3. Семейное положение, сколько детей, а также наличие членов семьи, находящихся на вашем иждивении.
  4. Должность и стаж (сколько лет на последнем месте работы).
  5. Сумму среднемесячного дохода.
  6. Качество кредитного досье (истории).

Но даже набрав желанный бал 7, вы можете получить отрицательный ответ.. И никто не объяснит почему. Есть причины, о которых банки не говорят, но для них они являются вескими и категоричными.

Код скоринга 7 — какие факторы учитывает Сбербанк

Поскольку Сбербанк самый крупный в России, а спектр его программ необычайно широк, то самое большое количество заявок именно у него. И часто приходится слышать от потенциальных заемщиков, что у них, мол, все идеально, а банк вот такой плохой взял и отказал.

Не горячитесь, ни один банкир не станет рисковать своими деньгами, поэтому скоринг 7 это не простая оценка заемщика, а скрупулезный анализ его платежеспособности. Система, составленная специалистами, являющимися профи, если хотите, гуру в своем деле. По вашему мнению у вас все классно, кредит должны одобрить. Но банкир. сомневается, и он откажет вам, потому что:

  1. История прошлых кредитов плохая. Тут без комментариев.
  2. Кредитов в прошлом вовсе не было. Соответственно, истории тоже нет. Это подозрительно.
  3. Есть займы в других финансовых организация. Погашаются они исправно, но слишком уж большая часть ваших доходов утекает туда. Это плохо.
  4. Нет у вас ни автомобиля, ни своей квартиры, ни дачи — дела плохи.

Итак, друзья, запомните: скоринг это система, способная в точности обрисовать портрет заемщика и сказать, годен ли он для банка, будет ли платить по телу кредита и процентам. Для создания системы использованы статистические расчеты, которые не ошибаются и присваивают заемщику то количество баллов, которым он точно соответствует. И еще — не пытайтесь обмануть систему, выдавая ложь за правду. Фокус не пройдет..

Ложь всегда всплывает

Единственные, кто лояльно, можно сказать, сквозь пальцы смотрят на скоринг ниже 7 это МФО — микрофинансовые организации. Ну оно и понятно. Процентные ставки там ого-го! . Любые риски покроют.

На этом все. Живите без кредитов. Будьте здоровы и богаты!

Что такое код скоринга, что означает цифра «7»

Код скоринга — это специальный параметр, являющийся частью кредитного рейтинга, свидетельствующего о платежеспособности человека и безопасности предоставления кредита. В отличие от других параметров кредитного рейтинга, он не имеет большого значения, но учитывается кредитной организацией.

Подбор кредита

Что такое код скоринга

Часто под термином «код скоринга» понимается кредитный рейтинг — индивидуальный бал, который присваивается пользователю. После получения и обработки сведений программа выдает результат. Кредитный рейтинг Сбербанка в РФ состоит из четырех показателей.

Параметр риска

Он в диапазоне от одного до пяти и показывает уровень надежности. При анализе учитывается семейное положение, регион, возраст и пол:

  1. К уровню риска с цифрой «1» относятся заемщики, проживающие в глубинке России, находящиеся в возрастном диапазоне от 18 до 21 года, а также от 70 и выше.
  2. Цифрой «2» помечаются заемщики с низким уровнем доверия. Эти граждане также проживают в отдаленных регионах, но возрастной диапазон иной — от 21 до 25 лет, а также от 65 до 70 лет.
  3. «Тройкой» обозначаются клиенты со средним уровнем риска.
  4. Цифра «4» свидетельствует о высокой надежности заемщика для банка. Человек находится в возрасте от 30 до 40 лет, ВУЗ «за плечами» и жену (мужа),
  5. «Пятерка» свидетельствует о максимальной надежности. Человек может похвастаться высокой прибылью, наличием ВУЗа, семей и проживанием в крупном регионе.

Читайте также — Что такое скоринг-балл, на что он влияет, и где его заказать

Показатель доверия

Второй по важности параметр — индикатор доверия. Он отражает наличие информации о заемщике в базах БКИ. Если человек включен хотя бы в одну базу, ему присваивается индекс «1». Если сведения в бюро отсутствуют, индекс доверия падает к нулю.

Скоринговый код

Этот параметр включается в отчет ОКБ. Для получателя займа код скоринга ничего не говорит. По этому числу банки понимают, какая модель проверки заемщика применялась в процессе оценки. С учетом полученных сведений они делают выводы.

Баллы

Не менее важный параметр — баллы кредитного рейтинга. По ним банк видит, насколько заемщику можно доверять при оформлении кредита. Минимальный параметр равен 560, а максимальный — 1000. Клиенты условно делятся на пять категорий:

  1. Максимально надежные. Они имеют число баллов от 961 до 1000. У таких клиентов отсутствуют долги. Ранее кредиты оформлялись и своевременно гасились.
  2. Надежные. Клиенты получает рейтинг от 801 до 960. При таком балле скоринга вероятность получения кредита очень высокая.
  3. Средний уровень. При кредитном рейтинге от 641 до 720 большой заем получить труднее, но небольшие займы доступны.
  4. Низкая надежность. Если рейтинг в диапазоне от 641 до 720 баллов, высока вероятность отказа.
  5. «Отказник». При рейтинге меньше 560 получить кредит не получится. Такой низкий балл скоринга говорит о прохождении банкротства, безнадежной задолженности или плохой КИ.

баллы ОКБ

Что такое код скоринга «7»

Как отмечалось, указанный код показывает модуль, используемый кредитной организацией или БКИ при оценке заемщика. Это число полезно только кредитору, а для получателя займа оно не имеет значения. Параметр включается в отчет для клиента и играет роль дополнительной информации.

Итоги

Для получения своего кода и текущего рейтинга, можно перейти по ссылке ниже и ввести запрашиваемые данные. После этого система выдает результат и подбирает кредиты, подходящие под текущий уровень. Это быстро, удобно и главное — бесплатно.

Подбор кредита


как повысить свой кредитный рейтинг

Проверка потенциального заемщика при рассмотрении его заявки на кредит проводится через анкетирование, запрашивание различных документов и справок (в частности, о доходах, месте работы, размере заработной платы) и кредитной истории.

Что такое скоринговый балл

Если банку нужно принять решение о крупном кредите – ипотечном или на покупку автомобиля, — он может воспользоваться дополнительными источниками информации о заемщике, кроме полученной от него самого и в бюро кредитных историй. Такими источниками могут послужить работодатель или даже социальные сети. Все добытые в результате сведения анализируются при помощи специальной системы, которая выставляет скоринговый балл (от английского scoring – «подсчет очков») – итоговую оценку.

Таким образом, скоринговый балл, или скоринг-балл, – это числовая оценка кредитоспособности и добросовестности заемщика, прогноз того, как он будет исполнять свои обязательства по обслуживанию и погашению кредита.

УЗНАЙТЕ СВОЙ СКОРИНГ БАЛЛ
(ПЕРСОНАЛЬНЫЙ КРЕДИТНЫЙ РЕЙТИНГ)
В СВОЕМ ЛИЧНОМ КАБИНЕТЕ

УЗНАТЬ

Как рассчитывается балл

В основе любого расчета скорингового балла лежит математическая модель, которая оценивает самые разные факторы и указывает, какова вероятность того, что заемщик погасит кредит в срок. Когда вероятность велика, заявку одобряют. А если есть риск невозврата, в кредите или отказывают, или корректируют условия в сторону ухудшения.

Чем различаются скоринг-модели

Так как каждый кредитор использует оригинальную бизнес-модель, при которой подход разных организаций к одному и тому же потенциальному клиенту может существенно отличаться, оценочные системы разрабатываются исключительно «под себя». 

Например, если банк выдает кредиты по высокой процентной ставке, он может позволить более либеральный подход к отбору заемщиков, так как потери от возможных невозвратов будут покрыты за счет повышенных платежей других клиентов. 

В банках с относительно невысокой стоимостью кредитов, напротив, отбор заемщиков более строгий и скоринговая система настроена на больший отсев кандидатов. В этом случае остаются клиенты со стабильными доходами, которые при обслуживании ранее взятых ссуд продемонстрировали хорошую финансовую дисциплину.

Что учитывается при скоринг-тестировании

При построении скоринговой модели используется самая разная информация.

Кроме записей из кредитной истории в обязательном порядке учитывается:

  • Пол и возраст;
  • Семейное положение и количество детей;
  • Профессия, уровень доходов и постоянность их источников;
  • Наличие у заемщика активов (имущества), которые могут служить обеспечением кредита;
  • Другие сведения.

Обычно анкета кредитной организации включает несколько десятков вопросов, каждый из которых имеет собственный «вес» для скорингового балла. Некоторые ответы могут вообще не иметь значения для результата (так называемые контрольные), а некоторые – являться определяющими. При этом даже сотрудник банка, проводящий анкетирование, не всегда может сказать, какой именно вопрос стал основанием для отказа в кредите.

Что следует учитывать 

Любая скоринговая система оперирует только фактической информацией, полученной при анкетировании. К примеру, она может учесть в своих подсчетах скорингового балла отсутствие у человека прописки в данном регионе, но при этом ее алгоритмы не способны принять во внимание то, что вы снимаете квартиру именно в этой области, постоянно проживаете и работаете здесь, а регистрация привязана к дому родителей.

То же самое происходит, если вы работаете рядовым сотрудником в крупной и известной организации, – ваши баллы в таком случае будут меньше, чем у руководителя маленькой фирмы, которая была открыта только несколько дней назад.

Как исправить скоринговый балл

Если вас не устраивает результат, показанный при анкетировании в банке, можно попробовать улучшить свою кредитную историю. Для этого имеет смысл запросить небольшую ссуду, аккуратно и в полном соответствии с графиком платежей ее погасить, после чего попробовать повторить подать заявку на больший кредит. Четкое исполнение обязательств повышает Персональный кредитный рейтинг и улучшает кредитную историю, поэтому новый запрос имеет более высокие шансы на одобрение.

Чего точно не стоит пытаться сделать для улучшения скорингового балла и шансов на кредит – это пытаться внести в анкету ложные сведения. Любой кредитор может проверить правильность предоставленных данных, и если результат проверки покажет обман, вам не только не дадут кредит, но и могут внести в «черные списки», что исключит возможность кредитования и в будущем. Поэтому лучше улучшать сведения о себе естественным путем или обратиться в другой банк. Различие в скоринг-системах дает шансы на то, что в другой организации к вашему заявлению отнесутся более лояльно, при этом условия кредитования могут оказаться даже более выгодными.

Персональный кредитный рейтинг – скоринг-система НБКИ для всех заемщиков

С целью удобства заемщиков и повышения их финансовой грамотности НБКИ рассчитывает Персональный кредитный рейтинг (ПКР) (тоже самое, что скоринговый балла) на основе всех записей кредитной истории. ПКР выставляется в баллах в диапазоне от 300 до 850. Заемщик может запрашивать рейтинг бесплатно неограниченное количество раз. Удобнее всего это делать в «Личном кабинете» на сайте НБКИ – при наличии регистрации на портале госуслуг процедура займет 2–3 минуты.

Проверяя значение ПКР регулярно, заемщик получает возможность не только следить за состояние кредитной истории, но и понять, насколько предпочтительным клиентом он является для банков в тот или иной момент времени, получает стимул к финансовому планированию и улучшению финансовой дисциплины. Кроме того, обладателям высокого значения ПКР банки предлагают на сайте НБКИ лучшие условия кредитования, что может оказаться очень кстати. 

Скоринговый балл для одобрения кредита

От величины скорингового балла зависит решение банка о предоставлении кредита. Показатель рассчитывается исходя из кредитной истории пользователя и дополнительной информации, которую заемщики предоставляют банкам в анкете-заявке, в документах и справках. БКИ рассчитывают кредитный рейтинг пользователей на основании данных, содержащихся в кредитном отчете.

Содержание

Скрыть
  1. Что такое скоринговый балл в кредитной истории?
    1. Какой максимальный скоринговый балл?
      1. Какой должен быть скоринговый балл для одобрения кредита?
        1. Как узнать скоринговый балл бесплатно?
          1. Методика подсчета скорингового балла
            1. Какие личные данные влияют на скоринг балл?
              1. Как повысить свой скоринговый балл?

                  Что такое скоринговый балл в кредитной истории?

                  Раньше, заявку на кредит от клиента рассматривали кредитные работники банков. На основании представленной информации специалист выносил решение о возможности предоставления кредита. Это было долго и существовал риск ошибок и предвзятого отношения к клиенту. В связи с развитием автоматизированных технологий, банки начали применять скоринговую систему расчета кредитоспособности клиента. Система применяется при получении небольших кредитов, если требуется крупная сумма, дополнительно к скоринговому расчету специалист банка выносит мотивированное суждение, и заявка рассматривается кредитным комитетом индивидуально по каждому заемщику.

                  Скоринговый балл – это показатель платежеспособности заемщика, выраженный в цифровом формате. Чем больше балл, тем выше вероятность одобрения заявки. Даже с нулевой кредитной историей заемщик будет иметь свой рейтинг. Он будет зависеть от пола, возраста, места работы, должности, наличия собственности и т. д.

                  Если клиент уже пользовался кредитами банков или оформлял займы в МФО, скоринговый балл будет зависеть от качества обслуживания им своих долгов. Расчет рейтинга заемщика по кредитной истории осуществляется БКИ. При заказе отчета, пользователю будут предоставлена информация.

                  Какой максимальный скоринговый балл?

                  Расчет кредитного рейтинга заемщика производится пока тремя самыми крупными БКИ, информация заемщикам передается двумя БКИ: НБКИ, ОКБ. Системы расчетов скорингового балла в разных БКИ различны, поэтому максимальный балл также различается в зависимости от компании. Например, в НБКИ – 850 баллов.

                  Расчет рейтинга заемщика может быть произведен по трем шкалам:

                  • 1–900;
                  • 1–1300;
                  • 300–850.


                  В зависимости от применяемого метода, показатель у одного и того же заемщика может быть разный.

                  Максимальный скоринговый балл заемщиков, чья КИ находится в ОКБ, – более 961. Дополнительно рассчитываются рисковой индикатор, индикатор достоверности, учитывается код скоринга.

                  Какой должен быть скоринговый балл для одобрения кредита?

                  В среднем, чтобы кредит был одобрен значение скорингового балла должно быть не менее 600 баллов.

                  Для банков балл, рассчитанный Бюро, не является главным критерием при принятии решения о выдаче. Кредиторы самостоятельно рассчитывают рейтинг заемщика, учитывая его КИ и дополнительную информацию, полученную из анкеты. Если скоринговый балл больше 1000, то кредит банком будет одобрен. Скоринговый балл меньше 250–300, например, 111, – что значит низкая вероятность одобрения кредита.

                  Как узнать скоринговый балл бесплатно?

                  По закону, любой пользователь 2 раза в год сможет бесплатно узнать свой скоринговый балл, заказав кредитный отчет в БКИ.

                  Сначала потребуется узнать, где хранится кредитная история заемщика. Это можно сделать через портал Госуслуги.

                  Получение кредитного рейтинга на примере НКБИ:

                  • Открыть официальный сайт Бюро nbki.ru.
                  • Нажать «Получить кредитный рейтинг».

                  • Зарегистрироваться на сайте. Потребуется ввести адрес электронной почты, придумать пароль.

                  • Для подтверждения регистрации открыть ссылку, высланную на электронную почту.
                  • Подтвердить свои паспортные данные через портал Госуслуги.
                  • Заказать отчет в личном кабинете.

                  Клиент может заказать полный кредитный отчет или только расчет кредитного рейтинга.

                  Поскольку КИ пользователя зачастую хранится в нескольких Бюро, чтобы узнать свой рейтинг, пользователю нужно заказать отчеты во всех организациях.

                  Методика подсчета скорингового балла

                  При расчете применяются различные подходы. Каждому показателю, присваивается определенное количество баллов, затем они суммируются и получается итоговый рейтинг заемщика.

                  Например, как рассчитывается рейтинг в БКИ «Русский Стандарт» по отдельным показателям:


                  Какие личные данные влияют на скоринг балл?

                  Кроме качества обслуживания ранее полученных кредитов и займов, на скоринг балл оказывают влияние такие показатели, как возраст заемщика, его место работы, должность, образование, количество иждивенцев, величина дохода, регион проживания и т. д.

                  Как повысить свой скоринговый балл?

                  Поскольку рейтинг заемщика зависит от множества показателей, для увеличения скорингового балла можно сделать следующее:

                  • Проверить свою КИ на наличие ошибок;
                  • Погасить проблемные кредиты, платежи по которым выносились на просрочку;
                  • Перечислить в анкете всю имеющуюся в собственности недвижимость, автотранспорт;
                  • Указать в анкете дополнительные источники дохода;
                  • Предоставить справки о доходах и занятости.

                  что это такое, как работает скоринговая система

                  Скоринговая система получила свое название от английского слова «score», что переводится как счет или подсчет очков. Применяется скоринг в финансовых структурах для оценки платежеспособности заемщика. Клиент банка, при оформлении кредита, проходит обязательное анкетирование. Его профессиональные, демографические и социальные характеристики имеют определенный балл. Программа автоматически «подсчитывает очки» из анкеты и выдает результат о благонадежности потенциального заемщика. Сотрудник банка на основании скоринговой оценки решает: выдать кредит клиенту или же отказать ему.


                  На первый взгляд скоринговая система примитивна: клиент заполняет анкету, сотрудник считает баллы и по итогам выдает заем или не выдает. Но это только верхушка айсберга. Скоринговые карты состоят из сотен позиций, а факторы, влияющие на итоговый результат, оцениваются в совокупности. Например, по нескольким позициям у клиента высокий балл, но буквально один негативный фактор перечеркивает все плюсы. Математический алгоритм скорингового расчета держится в секрете и регулярно обновляется для защиты от взлома.

                  Зачем нужна скоринговая система?

                  В основе банковского кредитования заложен принцип получения дохода от процента за предоставления заемных средств. Соответственно прибыль банкиры получают только при возврате денег надежными заемщиками. Чем больше у кредитной организации таких клиентов, тем выше доход.

                  Чтобы проверить качество кредитного портфеля клиента используется система скоринга при рассмотрении заявок. Многое зависит от базы кредитных историй, к которой обращается банк при оформлении займа. Например, если по базе известно, что клиент ранее пропускал платежи или имеет низкую платежеспособность, то ему в 99% случаев откажут в займе.


                  Помогает ли кредитный скоринг клиентам банка? И да, и нет. Плюс в том, что заемщик может рассчитывать на непредвзятое отношение финансовой организации. То есть, клиент с хорошей кредитной историей может рассчитывать на заем крупной суммы. Независимо от того: нравится он банку или нет. Минус – скоринговая оценка не поддается изменениям. Если программа выдала «непроходной балл», то заявка автоматически переводится в отказ. Представьте, что клиент ошибся при заполнении анкеты. Банально – сыграл злую шутку человеческий фактор. Исправить результат нельзя. Кроме того, система временно замораживает возможность клиента получить заем в этом банке на срок 1-2 месяца – «временной мораторий».

                  Преимущества и недостатки скоринга


                  Кредитный скоринг имеет свои плюсы и минусы для заинтересованных сторон – банкиров и заемщиков. Рассмотрим основные преимущества бальной системы:

                  1. Экономия времени и финансовых затрат на рассмотрение анкет. Ежедневно кредитные организации обрабатывают тысячи заявок на заем. Вручную проверять каждый документ, сверяться с базой и персонифицировать клиента – нереально. Скоринговая программа автоматически может сопоставить анкетные данные, вывести балл платежеспособности и надежности клиента.

                  2. Быстро принимается решение по заявке. Если до внедрения системы банковские организации брали длительный срок для рассмотрения анкеты, то сейчас решение выдается в течение 5-10 минут после обработки данных.

                  3. Нет предвзятости сотрудников по отношению к заемщику при рассмотрении заявки. Программа не «поддается» субъективному мнению работника финансовой организации и объективно оценивает ответы анкеты.

                  4. Выявление социального статуса, уровня дохода и платежеспособности клиента. Данные анкеты при любом решении банка остаются в базе и используются впоследствии для формирования кредитного портфеля.

                  Система скоринга имеет и недостатки:

                  1. Программа оценивает не клиента, а его ответы на вопросы. Соответственно, подготовленному заемщику не составит труда «правильно» пройти анкетирование и получить положительное решение. Единственная преграда для такого рода мошенничества – это наличие актуальной базы кредитных историй в регионе, городе, районе.

                  2. Скоринг пока не учитывает при выводе балла поведение заемщиков, которые раньше не кредитовались или получали отказы. Например, временной мораторий вводится в одном банке, тогда как в другом он уже не действует. Если у человека нет кредитной истории, то ни один банк не сможет со 100% уверенностью определить его будущее поведение, опираясь только на результаты скоринга.

                  3. Сложная система постоянно требует обновлений и доработок. Модернизация нужна, чтобы обеспечивать софт максимально точной и актуальной информацией по клиентам. Кроме того, программа нуждается в высоком уровне защиты от взлома и сетевых атак.

                  Например, заемщик Виталий несколько раз брал кредит в банке и своевременно погашал задолженность. Однако в очередном займе ему отказали. Причина отказа была в том, что несколько коллег Виталия, оформивших кредит в том же банке, просрочили оплату за последние полгода. Скоринговая система посчитала Виталия неблагонадежным клиентом, несмотря на его хорошую кредитную историю.

                  Виды скоринга


                  Кредитный скоринг можно условно разделить на четыре направления. Они могут сочетаться между собой или применяться по отдельности. Всё зависит от конкретного случая и политики финансовой организации. Рассмотрим основные виды скоринга подробнее:

                  • Проверка кредитоспособности клиента. Скоринговый софт позволяет прогнозировать финансовое положение потенциального заемщика на ближайшее будущее. Суть прогноза заключается в том, чтобы узнать: способен ли клиент вернуть долг банку. Соответственно данная разновидность скоринга проводится с клиентами, которые имеют кредитную историю, используют пластиковые карты банка, находятся в базе. Информация для построения прогноза берется совокупно из всех источников. По результатам анализа, во-первых, принимается решение: одобрить заем или отказать в кредитовании. Во-вторых, определяется максимальная сумма займа и оптимальный срок погашения.

                  • Скоринг заемщика. Это классический вид скоринговых операций в банке при оформлении кредита физическим лицом. Клиенту предлагается заполнить анкету, внести свои данные. Пройти анкетирование можно в онлайн-режиме или ответить на вопросы менеджера в офисе банка. После заполнения опросного листа, данные отправляются на рассмотрение. В течение нескольких минут банк дает положительный или отрицательный ответ.

                  • Скоринг при нарушении заемщиком кредитных обязательств. Для решения проблемных ситуаций по задолженностям сотрудники проверяют клиента с помощью специальной скоринговой программы. Софт также подсчитывает баллы, оценивая различные факторы конкретного дела. На основании ответа банк принимает решение о необходимости подачи иска в суд. Возможен вариант убеждения клиента в необходимости погашения просрочки, чтобы избежать судебной тяжбы и обращения к коллекторам.

                  • Скоринг мошенничества. Компьютерная система оценивает множество факторов, сравнивает ситуации в базе, тщательно проверяет анкету с целью опознать возможное мошенничество со стороны клиента. Основное внимание уделяют сверке анкетной и фактической информации. Если имеются признаки фиктивности, то сделка сразу же отклоняется. Статистика говорит о том, что 1 из 10 займов остаются непогашенными. То есть эффективность системы 90%.

                  Пример работы скоринга определения мошенничества. Марина планировала оформить кредит на новую модель айфона. Скоринговая программа поставила высокую оценку по уровню дохода и кредитной истории, но итоговый балл получился низким. Соответственно заем не выдали. Причина в том, что контактный номер телефона Марины, кроме одной цифры, совпадал с номерами мошенников, пытавшихся ранее обмануть систему проверки.

                  Какие данные собирает система для скоринга?

                  Конечно, клиентам интересно, какие данные собирает банк, чтобы выставить балл платежеспособности заемщика. В стандартный перечень информации входит более десятка пунктов. Конкретное число варьируется в зависимости от особенностей банка и вида кредитного продукта.


                  Рассмотрим стандартный перечень:

                  1. Семейное положение. Банки всегда отдают предпочтение заемщикам, которые состоят в официально зарегистрированном браке. Кроме того, имеют общую жилплощадь и проживают на ней вместе, есть брачный контракт. Такие клиенты получат максимум баллов по этому пункту.

                  2. Наличие детей, иждивенцев. Ключевой фактор – возраст иждивенцев. Банки отдают предпочтение в выдаче кредита семьям, в которых нет детей. Скоринговый балл снижается за каждого последующего ребенка.

                  3. Возраст заемщика. Одна из основных характеристик для скоринговой системы. Максимальный балл получают потенциальные клиенты в возрасте 30-40 лет. Заемщики моложе 21 года и пенсионеры считаются не самой надежной категорией для кредитования.

                  4. Положительная кредитная история. Если человек ранее получал займы и своевременно погашал долговые обязательства, то он получит высокую оценку программы.

                  5. Трудоустройство. Для одобрения кредита важно иметь официальное трудоустройство, например в государственной или коммерческой организации. Неработающие пенсионеры и студенты получат меньший балл, чем категория официально работающих граждан.

                  6. Трудовой стаж. Скоринговая оценка выше у тех клиентов, которые отработали более пяти лет.

                  7. Квалификация и должность. Здесь все просто: чем престижнее социальный и профессиональный статус клиента, тем выше скоринговый балл.   

                  8. Уровень заработной платы. Система начисляет балл, высчитывая прямо-пропорциональную зависимость от уровня дохода клиента. Чем выше зарплата, тем больше может быть сумма займа.

                  9. Кредитная нагрузка. Закредитованность населения РФ – это проблема федерального масштаба. Именно поэтому, а также в целях безопасности банки проверяют у заемщика наличие действующих долговых обязательств. Чем их больше, тем меньше балл. Соответственно шансы получить заем снижаются.

                  10. Уровень образования. Наличие среднего, высшего образования повышает скоринговый балл.

                  11. Наличие в собственности недвижимости или автомобиля. Возможность залога имущества клиентом добавит несколько баллов в итоговую оценку программы.

                  12. Дополнительный доход. Чем больше клиент может предоставить документов о дополнительном заработке помимо основной работы, тем больше вероятность одобрения займа.

                  13. Паспортные данные. Подлинность информации, наличие постоянной прописки сильно увеличивают шансы получения кредита.

                  14. Актуальные контактные данные. Скоринговая программа положительно отмечает наличие у клиента нескольких способов связи. Например, сотовый и домашний телефон, рабочие контакты.

                  Несмотря на то, что скоринговая система полностью нивелирует предвзятое отношение к клиенту, сотрудник банка может указать свои наблюдения в комментариях к заявке. Например, сомнения или недоверие могут вызвать возбужденное эмоциональное состояние, замедленная речь, расплывчатые ответы на вопросы анкеты, неряшливый внешний вид, наркотическое или алкогольное опьянение.

                  Технические ограничения и погрешности скоринга

                  Система имеет две существенные проблемы. Первая – данные собираются только по клиентам, которые ранее брали кредиты. Мы можем допустить, что потенциальный заемщик с «чистой» кредитной историей, окажется благонадежным клиентом. Но система не сможет дать оценку. Поэтому в особенных случаях такие заявки, вошедшие в погрешность скоринга, рассматриваются вручную.

                  Вторая проблема заключается в том, что скоринговые данные и оценки клиентов устаревают. Люди меняются, улучшаются или ухудшаются социально-экономические условия. Всё это влияет на платежеспособность клиентов. Поэтому система нуждается в систематической модернизации. Обычно новая модель внедряется раз в год, делается свежая выборка в базу, обновляются данные по имеющимся заемщикам. В условиях финансового и экономического кризиса, обновления рекомендуется проводить чаще – раз в 4-6 месяцев.

                  Что такое скоринговые баллы?


                  Общий скоринговый балл – это сумма всех оценок по вопросам анкеты. Итоговый результат определяется по следующей шкале:

                  • 690-850 баллов – клиент с высокой платежеспособностью, на хорошем счету в банке, поэтому может получить крупную сумму займа на выгодных условиях.

                  • 650-690 баллов – хорошая кредитоспособность. Клиент получит кредит на стандартных условиях. Сумма уточняется на собеседовании с сотрудниками банка.

                  • 600-650 баллов – средняя кредитоспособность. Обычно таким клиентам выдают заем, но на достаточно жестких условиях. Банк ставит ограничения по срокам, сумме кредита.

                  • 500-600 баллов – низкая кредитоспособность. Клиент всё ещё может получить заем, но небольшой и под высокий процент.

                  • 300-500 баллов – неблагонадежный клиент. Банк кредит не выдаст.

                  Можно ли поднять общий балл, чтобы с уверенностью идти в банк? Да, можно. Потенциальный заемщик может улучшить ряд факторов. Итак, на что обратить внимание, если банки регулярно отказывают в выдаче кредитов:

                  1. Устроиться на официальную работу с белой зарплатой. Через 3-5 месяцев можно идти в банк за кредитом. Помните, чем выше зарплата и должность, тем больше шансов получить проходной балл в системе скоринга. Бюджетные организации не могут похвастаться высокими зарплатами, но у них «бронь» перед увольнением. Банки охотнее дадут небольшой кредит бюджетнику, чем сотруднику коммерческой фирмы.

                  2. Проверьте кредитную историю. Перед посещением банка погасите долги по кредитке, закройте недействующие счета и дебетовые карты.

                  3. Внимательно и не спеша заполняется анкету. Помните, скоринг – это автоматическая система. Любая ошибка или неточность может стать причиной отказа. Сотрудники банка не смогут подкорректировать данные после выдачи результата.

                  4. Не пытайтесь обмануть систему скоринга. Отвечайте честно о величине заработка, наличии кредитов. Если вы не указали, что платите по обязательствам в другом банке, то система может принять это как сокрытие информации. В итоге вы получите статус неблагонадежного клиента и отказ в займе.

                  5. При наличии в собственности недвижимости или автомобиля, укажите в анкете информацию. Это повысит шанс получить проходной балл в системе и получить необходимую сумму денег.

                  6. Указывайте больше контактных данных – сотовый, рабочий, домашний телефоны. Можно вписать контакты родственников или коллег, предварительно получив их согласие. Выбирайте тех людей, у которых нет задолженностей перед банком.

                  7. Если не брали раньше кредит, то начните с небольших сумм. Например, можно оформить заем на покупку товара. Сегодня многие офлайн и онлайн-магазины сотрудничают с банками и предлагают покупку в кредит или в рассрочку платежа. Через 3-4 месяца информация о вас поступит в Бюро кредитных историй, тогда шансы на успешное получение займа возрастут.

                  Какие финансовые структуры применяют скоринг?


                  Система балльной оценки кредитоспособности клиента используется в банковской сфере. Крупные финансовые структуры оценивают частных клиентов, а также компании малого, среднего бизнеса, ИП и самозанятое население. Скоринг не используется в микрофинансовых организациях из-за низкого порога требований к заемщикам.

                  Скоринг применяют также при смене лимитов по кредитным картам, работе с должниками, для повышения безопасности счетов и оценке риска финансовых операций. Кроме того, банки используют анкетирование клиентов для предварительного анализа данных о потенциальных заемщиках.

                  Можно ли перехитрить автоматическую систему скоринга?

                  Программная модель скоринга создается персонально для каждой банковской организации. Все разработки проводятся под грифом «Секретно». Сотрудники банка не знают, по какому алгоритму оцениваются анкеты клиентов. Они видят только результат в виде общего балла и рекомендаций системы по тому или иному заемщику.

                  Соответственно, чтобы перехитрить скоринговый софт, необходимо знать ответы на вопросы анкеты. Именно поэтому банк никогда явно не сообщает клиенту причину отказа. Повлиять на итоговую оценку можно только косвенно (мы писали о методах улучшения балла выше).

                  Обычно банки скрупулезно выбирают скоринговый софт или создают персональную систему. Защита от взлома или мошенничества в такой программе на высоком уровне. Это и понятно. Крупные банки используются скоринг повсеместно: от выдачи потребительских займов до ипотечного кредитования и финансирования бизнес-проектов.

                  Заключение

                  Мы рассмотрели, что такое скоринг? Изучили особенности расчета баллов, преимущества и недостатки системы. Узнали, какие данные используются для подсчета очков, как улучшить итоговую оценку.

                  Технология скоринга имеет недостатки, но это пока единственная модель с высокой эффективностью определения финансовой благонадежности клиента.

                  Рисковый индикатор 4 в кредитной истории

                  Что означает рисковый индикатор 4 в кредитной историиВпервые заглянув в выписку из кредитной истории, заемщик растеряется – в отчете имеются показатели, совершенно не знакомые обывателю. Если для сотрудников банка все представленные в досье сведения понятны, то для большинства граждан это «китайская грамота». Что делать человеку, увидевшему запись рисковый индикатор 4 в кредитной истории? Насколько это хорошо, или, напротив, плохо? Каковы шансы на получения займов при такой «оценке»?

                  Уровень надежности заемщика

                  Немногие знают, что это за понятие. Однако показатель очень важен – ориентируясь на него, банки могут оценить, насколько потенциальный заемщик надежен. Рисковый индикатор (РИ) варьирует от 1 до 5 и показывает степень благонадежности клиента по его социально-демографическим характеристикам.

                  На значение РИ оказывает влияние следующая информация о физическом лице:

                  • место прописки, фактического пребывания;
                  • возраст;
                  • семейное положение;
                  • занимаемая должность;
                  • полученное образование.

                  Эти сведения сильно влияют на рейтинг клиента. После анализа рискового индикатора, кредитор определится, стоит ли выдавать заем. Как уже было сказано, надежность клиента оценивается от единицы до пяти. Разберем, что означает каждая из цифр.

                  1. При РИ 1 найти кредитора очень сложно. Число присваивается гражданам младше 21 года, пенсионерам, лицам без какого-либо образования, гражданам, проживающим в отдаленных регионах.
                  2. При рисковом индикаторе 2 оформить ссуду тоже нелегко. Под такую оценку попадают люди до 25 лет или старше 65 лет, не имеющие специальности.
                  3. Значение РИ 3 получают заемщики, соответствующие большинству социальных «критериев». Надежность претендента на заем оценивается как «средняя».
                  4. Рисковый индикатор 4 свидетельствует о благонадежности клиента. Обычно это граждане в возрасте от 30 до 40 лет, имеющие семью, закончившие высшее учебное заведение или получившие специальность по определенному профилю. Практически все ФКУ охотно сотрудничают с физлицами, попадающими в эту категорию.
                  5. РИ 5 говорит о наивысшей степени надежности заемщика. Сюда относятся люди среднего возраста, успешно закрывшие в прошлом несколько кредитов, получающие стабильный доход, проживающие в благополучных регионах, имеющие высшее образование, семью.

                  Индикатор благонадежности сильно влияет на решение, принимаемое банком касательно выдачи ссуд. Чем выше значение показателя, тем больше шансов получить нужную сумму в долг.

                  Наполняемость финансового досье?

                  В кредитной истории можно увидеть и другие незнакомые понятия. Например, показатель индикатора достоверности. Он может иметь значение 0 или 1.

                  Индикатор достоверности равен 1 при наличии информации о заемщике хотя бы в одном БКИ.

                  Если сведений в базах данных о клиенте нет, показатель будет равняться нулю. Такая ситуация может наблюдаться у лиц, ни разу не оформлявших займы, или давно рассчитавшихся по своим долгам (более 10 лет назад).Что означает индикатор достоверности 1 в кредитной истории

                  Финансовые учреждения охотнее работают с клиентами, имеющими индикатор достоверности 1. Так у банка есть возможность оценить порядочность заемщика на основании предыдущих записей в кредитной истории. К физическим лицам, сведений о которых в БКИ нет, относятся настороженно, так как понять, насколько порядочен претендент на заем, сложно.

                  Прочие коды и балльные показатели

                  Вопросы вызывает и понятие «код скоринга», отображаемое в каждом кредитном досье, что оно означает? Обычно в отчете показатель равен 7. На самом деле, для заемщика эта цифра не принципиальна. Сотрудники банка или финансовые аналитики, взглянув на код, сделают лишь вывод, на основании какой модели производилась оценка клиента.

                  Также в выписке из истории можно отыскать баллы, которые бюро присваивает заемщикам. Эти числа оказывают немаленькое влияние на выносимое банками решение о возможности кредитования. Система оценки не универсальна, в каждом БКИ алгоритм начисления баллов отличается.

                  Финансовый рейтинг субъекта КИ в «Эквифаксе» определяется по результатам анализа сведений о кредитах физлица. Максимальная оценка достигает 999, отсчет начинается с единицы. О чем расскажет накопленная сумма баллов:

                  • от 1 до 596 – кредит клиенту не одобрит ни один банк. Получить заем с такой кредитной историей нельзя даже в МФО и ломбардах;
                  • от 596 до 665 – низкий рейтинг, однако возможность оформить микрозайм есть. Банки в кредитовании откажут;
                  • от 665 до 895 – оценка ниже средней. МФО с большой долей вероятности выдадут деньги в долг, но взять кредит в банке будет сложно;
                  • от 895 до 950 – хорошая КИ, банки активно кредитуют людей с таким рейтингом;
                  • от 950 до 999 – наивысшая оценка, говорит о безупречной кредитной истории. Вероятность одобрения крупных ссуд высока, в том числе легко оформить и ипотеку.

                  НБКИ рассчитывает рейтинг по-иному. Градация баллов здесь такова:

                  • от 300 до 500 – плохая кредитная история, банки не одобрят даже микрокредит. Есть небольшие шансы получения займов в МФО;
                  • от 500 до 600 – вероятность отказа в кредитовании высока. Однако, возможно взять в долг на короткий срок, небольшую сумму. Процентную ставку банк предложит максимальную;
                  • от 600 до 650 – кредитная история оценивается «на троечку». Банки, возможно, выдадут ссуду, но строго ограничат максимальный лимит, поднимут годовую;
                  • от 650 до 690 – среднестатистический балл. Заемщик может рассчитывать на стандартные условия по кредиту;
                  • от 690 до 850 – идеальная КИ. Клиент с таким рейтингом может взять ссуду в любом ФКУ. Возможно, банки даже пойдут навстречу и предложат льготные условия кредитования.

                  ОКБ, входящее в тройку крупнейших бюро России, предусматривает следующие категории клиентов по «накопленным» балам:

                  • менее 560 – неблагонадежный заемщик, допускавший длительные просрочки. Возможно, имеет место безнадежный долг или случаи судебных разбирательств по прошлым ссудам;
                  • от 561 до 720 – кредит получить в банке не получится, можно рассчитывать на выдачу займа в МФО, ломбарде;
                  • от 721 до 800 – средний рейтинг. Кредитная история со своими «погрешностями», но оформить небольшую ссуду в банке реально;
                  • от 801 до 960 – хорошая КИ, процент одобряемости займов банковскими организациями очень высок;
                  • более 961 – наивысшая оценка. Одобрение кредитных заявок будет в 99% случаев. Такие клиенты исправно выплатили уже не один заем, поэтому могут рассчитывать на лояльное отношение банков.

                  Изучив, какую бальную оценку дает бюро кредитных историй, заемщик может самостоятельно вычислить свои шансы на получение ссуды в банке.

                  Как поступать в случае, если скоринговый бал слишком низкий? Разберем возможные пути действий.

                  Если обнаружили у себя низкие показатели?

                  Что означают те или иные показатели в кредитном досье, теперь понятно. Не ясно только, что делать в случае, если рейтинг недостаточен для получения займа в банке? Если вы вносили месячные платежи своевременно, исправно погашали кредиты, а скоринговый балл все равно очень низок, возможно, в истории ошибка. Обязательно проверьте, не отражены ли в отчете недостоверные сведения. После обратитесь с заявлением к кредитору и в БКИ с требованием убрать ложные записи.кредитная история

                  Обычно данные о заемщике хранятся в нескольких бюро. Банки, оценивая претендента на заем, объединяют сведения, составляя общую картину. Чтобы самостоятельно проанализировать свои шансы на получение денег, стоит:

                  • узнать, в каких именно бюро хранится ваше досье;
                  • заказать отчеты в этих БКИ;
                  • объединить и сравнить выписки;
                  • посчитать общий рейтинг, ориентируясь на все показатели.

                  Банки смотрят не только на кредитную историю, но и на текущее материальное положение заявителя.

                  Так, в выдаче будет отказано клиентам:

                  • не имеющим стабильного и достаточного для выплаты ссуды заработка;
                  • у которых уже есть пара кредитов, и сумма платежей по ним более 50% месячного дохода;
                  • кредитующимся в другом ФКУ, и не погашающим текущий долг.

                  Поэтому важно доказать банку свою платежеспособность. Рассказать не только об официальной зарплате, но и о других имеющихся источниках дохода. Тогда шансы получить кредит будут выше.

                  Что такое скоринговый балл и как повысить кредитный скоринг в кредитной истории?

                  Высокий скоринговый балл можно сравнить с VIP-пропуском в сферу кредитных услуг. Идеальному клиенту банки и МФО готовы предложить лучшие программы, на комфортный срок, под самый выгодный процент.

                  Содержание

                  Скрыть
                  1. Что такое кредитный скоринг?
                    1. Как вычисляется кредитный скоринговый балл?
                      1. Как узнать свой скоринговый балл?
                        1. Как увеличить скоринговый балл за месяц?
                          1. Почему не растет скоринговый балл?

                              Вот только встает вопрос у неискушенного заемщика, что представляет собой этот самый скоринговый балл и как поднять скоринговый балл?

                              Что такое кредитный скоринг?

                              Скорингом называются программные системы, основанные на наборе регламентов, позволяющих поставить в соответствие ряду параметров потенциального заемщика его кредитные качества.

                              Скоринговый балл позволяет объективно оценить вероятность того, отдаст заемщик в срок, полученные в банке деньги или не отдаст.

                              Как вычисляется кредитный скоринговый балл?

                              Процедура скоринга происходит совершенно незаметно для клиента. Он просто приходит в банк, заполняет бланк анкеты, содержащей, на первый взгляд, вопросы, даже не связанные с процессом кредитования. Указывает:

                              • возраст;
                              • пол;
                              • образование;
                              • регион постоянного проживания;
                              • место работы и должность;
                              • уровень ежемесячного дохода;
                              • семейное положение;
                              • количество детей;
                              • наличие в собственности имущества.

                              А система каждому ответу на вопрос выставляет определенный балл. Общее количество всех полученных баллов будет:

                              • характеризовать заемщика;
                              • свидетельствовать о вероятности дефолта.

                              Самое интересное в этом математическом построении, что уровень доходов не всегда является решающим показателем. Иначе зачем банку знать, сколько детей у клиента, давно ли он состоит в браке и имеет ли высшее образование.

                              Факторы, влиящие положительно на скоринговый балл

                              Стоит учитывать, что отсутствует единый алгоритм оценки платежеспособности и надежности клиента. Каждое кредитное учреждение определяет баллы по индивидуальной системе, а иногда использует несколько разработок скоринговых систем.

                              Но, все-таки, имеются критерии, опираясь на которые можно сделать вывод о том, что они положительного повлияют на результат скоринг-теста:

                              • Высокий уровень платежеспособности — то есть подтвержденный документами размер заработной платы, достаточный для обслуживания кредита и бытовых расходов клиента.
                              • Престижная должность — понятно, что руководитель высшего звена получит балл больший, чем рабочий.
                              • Длительная работа в одной компании — свидетельствует о ценности работника и его профессиональной компетентности.
                              • Зарегистрированный брак является показателем ответственности и бюджета, состоящего из двух заработных плат.
                              • Высшее образование приносит в большинстве случаев дополнительные баллы.
                              • Наличие своевременно оплаченных кредитов характеризует заемщика с положительной стороны.

                              Заявлять о желании получить крупный кредит на покупку автомобиля или приобретения квартиры рекомендуется, находясь в возрасте от 25 до 50 лет.

                              Факторы, влиящие негативно на скоринговый балл

                              Система может снизить баллы клиенту, который предъявил солидный пакет документов, подтверждающих его высокий профессиональный статус и хороший заработок, если он:

                              • Находится в возрасте до 25 или после 50 лет, из-за того, что эта категория людей может легко потерять работу.
                              • Является родителем большого количества детей, воспитание которых требует значительных расходов.
                              • Работает не по специальности, указанной в дипломе.
                              • Закредитован, то есть имеет непогашенные активные кредиты.
                              • Представил недостоверную информацию.
                              • Не имеет кредитной истории.

                              Некоторые банки снижают балл обладателям творческих профессий в связи с нестабильностью их заработка. Другие снижают балл женщинам, находящимся в детородном возрасте.

                              Как узнать свой скоринговый балл?

                              Скоринговая система придумана для того, чтобы ускорить процесс оценки заемщика, и снизить влияние человеческого фактора. Именно поэтому алгоритм вычисления и его результат в числовом выражении держится в секрете. Если кредитный менеджер отказывает в выдаче кредита клиенту, значит, скоринговый балл клиент имеет низкий.

                              Но низкий балл в этом банке, совершенно не означает, что в другом банке заемщик не получит высокую оценку.

                              Как увеличить скоринговый балл за месяц?

                              Существуют способы повысить скоринговый балл за короткое время. Необходимо изменить в лучшую сторону то, что по силам изменить:

                              • Заключить брак, который длительное время считался гражданским.
                              • Стоит погасить текущие задолженности по кредитам.
                              • Помониторить базы данных ФНС и ФССП по факту наличия долгов и исполнительных производств
                              • Внести деньги на кредитные карты, чтобы долг не превышал 30 процентов от лимита.
                              • Открыть депозитный счет.
                              • Получить повышение по службе, даже если это не предусматривает повышение заработка.

                              Общие рекомендации

                              Чтобы иметь высокий балл, открывающий доступ к кредитам и ипотеке, необходимо изучать требования банка к заемщикам и соответствовать им. Идеальный клиент для банка — это человек, прежде всего, имеющий:

                              • стабильный заработок;
                              • движимое и недвижимое имущество;
                              • положительную кредитную историю;
                              • зарплатный счет.

                              Как улучшить скоринговый балл? — Вести добропорядочный образ жизни и ответственно исполнять кредитные обязательства.

                              Почему не растет скоринговый балл?

                              Намереваясь взять в банке крупный кредит, следует внимательно относиться к своим расходам:

                              • не опустошать ресурс кредитной карты;
                              • не совершать в рассрочку даже мелкие покупки;
                              • не рассылать напрасно заявки во все банки.

                              Если клиент соблюдает финансовую дисциплину, а скоринговый балл имеет низкий. Это повод запросить кредитную историю во всех бюро кредитных историй, в которых она хранится и изучить ее. Возможно, в документ внесена недостоверная информация.


                              Понимание метрик классификации Data Science в Scikit-Learn на Python | Эндрю Лонг

                              В этом руководстве мы рассмотрим несколько метрик классификации в scikit-learn Python и напишем наши собственные функции с нуля, чтобы понять математику, лежащую в основе некоторых из них.

                              Одной из основных областей прогнозного моделирования в науке о данных является классификация. Классификация состоит в попытке предсказать, из какого класса происходит конкретная выборка из совокупности. Например, если мы пытаемся предсказать, будет ли конкретный пациент повторно госпитализирован, два возможных класса: больничный (положительный) и не госпитализированный (отрицательный).Затем модель классификации пытается предсказать, будет ли каждый пациент госпитализирован или нет. Другими словами, классификация просто пытается предсказать, в какой сегмент (прогнозируемый положительный или прогнозируемый отрицательный) следует поместить конкретную выборку из совокупности, как показано ниже.

                              По мере обучения модели прогнозирования классификации вы захотите оценить, насколько она хороша. Интересно, что есть много разных способов оценки производительности. Большинство специалистов по обработке данных, использующих Python для прогнозного моделирования, используют пакет Python под названием scikit-learn.Scikit-learn содержит множество встроенных функций для анализа производительности моделей. В этом руководстве мы рассмотрим некоторые из этих показателей и напишем наши собственные функции с нуля, чтобы понять математику, лежащую в основе некоторых из них. Если вы предпочитаете просто читать о показателях производительности, см. Мой предыдущий пост здесь.

                              В этом руководстве будут рассмотрены следующие метрики из sklearn.metrics :

                              • confusion_matrix
                              • precision_score
                              • recore_score
                              • precision_score
                              • f1_score
                              • roc_curve
                              • 000 roc_auc_score2 для данных Начальный образец для данных roc_auc_score
                              • jupyter notebook, посетите мой github здесь.Мы будем писать наши собственные функции с нуля, предполагая двухклассную классификацию. Обратите внимание, что вам нужно будет заполнить части, помеченные как # ваш код здесь

                                Давайте загрузим образец набора данных, который имеет фактические метки (actual_label) и вероятности прогнозирования для двух моделей (model_RF и model_LR). Здесь вероятности — это вероятность быть классом 1.

                                 import pandas as pd 
                                df = pd.read_csv ('data.csv')
                                df.head ()

                                В большинстве проектов по науке о данных вы определяете порог для определить, какие вероятности прогноза помечаются как прогнозируемые положительные и прогнозируемые отрицательные.А пока предположим, что порог равен 0,5. Давайте добавим два дополнительных столбца, которые преобразуют вероятности в предсказанные метки.

                                 thresh = 0,5 
                                df ['predicted_RF'] = (df.model_RF> = 0.5) .astype ('int')
                                df ['predicted_LR'] = (df.model_LR> = 0.5) .astype ('int' )
                                df.head ()

                                confusion_matrix

                                Учитывая фактическую метку и прогнозируемую метку, первое, что мы можем сделать, это разделить наши выборки на 4 сегмента:

                                • Истинно положительный — фактический = 1, предсказанный = 1
                                • Ложно-положительный — фактический = 0, предсказанный = 1
                                • Ложноотрицательный — фактический = 1, предсказанный = 0
                                • Истинный отрицательный — фактический = 0, предсказанный = 0

                                Эти сегменты могут быть представлены следующим изображением (исходный источник https : // ru.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall#/media/File:Precisionrecall.svg), и мы будем ссылаться на это изображение во многих расчетах ниже.

                                Эти сегменты также могут быть отображены с использованием матрицы путаницы, как показано ниже:

                                Мы можем получить матрицу путаницы (как массив 2×2) из ​​scikit-learn, который принимает в качестве входных данных фактические метки и предсказанные метки

                                 из sklearn .metrics import confusion_matrixconfusion_matrix (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values) 

                                , где было 5047 истинных положительных результатов, 2360 ложных срабатываний, 2832 ложных отрицательных и 5519 истинных отрицательных результатов.Давайте определим наши собственные функции для проверки confusion_matrix . Обратите внимание, что я заполнил первый, а вам нужно заполнить остальные 3.

                                 def find_TP (y_true, y_pred): 
                                # подсчитывает количество истинных положительных результатов (y_true = 1, y_pred = 1)
                                return sum (( y_true == 1) & (y_pred == 1))
                                def find_FN (y_true, y_pred):
                                # подсчитывает количество ложных отрицаний (y_true = 1, y_pred = 0)
                                return # здесь ваш код
                                def find_FP (y_true , y_pred):
                                # подсчитывает количество ложных срабатываний (y_true = 0, y_pred = 1)
                                return # ваш код здесь
                                def find_TN (y_true, y_pred):
                                # подсчитывает количество истинных отрицаний (y_true = 0, y_pred = 0)
                                return # здесь ваш код

                                Вы можете проверить соответствие результатов с помощью

                                 print ('TP:', find_TP (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)) 
                                print ('FN:', find_FN (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values))
                                print ('FP:', find_FP (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values))
                                print ('TN:', find_TN (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values))

                                Давайте напишем функцию, которая вычислит все четыре из них для нас, и другую функцию для duplicate confusion_matrix

                                 import numpy as np 
                                def find_conf_matrix_values ​​(y_true, y_pred):
                                # вычислить TP, FN, FP, TN
                                TP = find_TP (y_true, y_pred)
                                FN = find_FN (y_pred),
                                FN = find_FN (y_pred) find_FP (y_true, y_pred)
                                TN = find_TN (y_true, y_pred)
                                return TP, FN, FP, TN
                                def my_confusion_matrix (y_true, y_pred):
                                TP, FN, FP, TN = find_conf_matrix_values ​​(y_true) нп.array ([[TN, FP], [FN, TP]])

                                Проверьте соответствие ваших результатов с

                                 my_confusion_matrix (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values) 

                                Вместо того, чтобы сравнивать вручную, давайте проверим, что наш функции работали с использованием Python, встроенного в assert и numpy array_equal , функции

                                 assert np.array_equal (my_confusion_matrix (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values), confusion_matrix (df.fel.values_label) )), 'my_confusion_matrix () не подходит для RF'assert np.array_equal (my_confusion_matrix (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values), confusion_matrix (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values)), 'my_confusion_matrix () Given не подходит для LR' 

                                TP, FP, FN, TN), мы можем рассчитать многие другие показатели производительности.

                                precision_score

                                Наиболее распространенной метрикой для классификации является точность, которая представляет собой долю выборок, предсказанных правильно, как показано ниже:

                                Мы можем получить оценку точности из scikit-learn, который принимает в качестве входных данных фактические метки и предсказанные метки

                                 из sklearn.metrics import precision_scoreaccuracy_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values) 

                                Ваш ответ должен быть 0,6705165630156111

                                Определите собственную функцию, которая дублирует precision_score , используя формулу выше.

                                 def my_accuracy_score (y_true, y_pred): 
                                # вычисляет долю правильно предсказанных выборок
                                TP, FN, FP, TN = find_conf_matrix_values ​​(y_true, y_pred)
                                return # ваш код здесь assert my_accuracy_score_ (df.actual.значения, df.predicted_RF.values) == precision_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values), 'my_accuracy_score не удалось на RF'
                                assert my_accuracy_score (df.actual_label.values, df.predicted_values) (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values), 'my_accuracy_score не удалось на LR' печать
                                ('RF точность:% .3f'% (my_accuracy_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)) print ('Точность LR:% .3f'% (my_accuracy_score (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values)))

                                Используя точность в качестве показателя производительности, модель RF более точна (0,67), чем модель LR (0,62). Так следует ли нам остановиться и сказать, что модель RF - лучшая модель? Нет! Точность не всегда является лучшим показателем для оценки моделей классификации. Например, предположим, что мы пытаемся предсказать то, что произойдет только 1 раз из 100. Мы могли бы построить модель с точностью 99%, сказав, что события никогда не было. Однако мы ловим 0% событий, которые нам небезразличны. Показатель 0% - это еще один показатель производительности, известный как отзыв.

                                Recall_score

                                Отзыв (также известный как чувствительность) - это доля положительных событий, которые вы правильно спрогнозировали, как показано ниже:

                                Мы можем получить оценку точности из scikit-learn, который принимает в качестве входных данных фактические метки и предсказанные метки

                                 из sklearn.metrics импортировать recorerecall_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values) 

                                Определите свою собственную функцию, которая дублирует repl_score , используя формулу выше.

                                 def my_recall_score (y_true, y_pred): 
                                # вычисляет долю положительных выборок, предсказанных правильно
                                TP, FN, FP, TN = find_conf_matrix_values ​​(y_true, y_pred)
                                return # ваш код здесь подтвердите my_recall_score (df.values, dfel.values, .predicted_RF.values) == recall_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values), 'my_accuracy_score не удалось в RF'
                                assert my_recall_score (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values) actual_label.values, df.predicted_LR.values), 'my_accuracy_score не удалось на LR'
                                print ('Recall RF:% .3f'% (my_recall_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)))
                                print ('Recall LR:% .3f '% (my_recall_score (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values)))

                                Одним из способов повышения отзыва является увеличение количества выборок, которые вы определяете как прогнозируемые положительные, путем снижения порога для прогнозируемых положительных результатов. К сожалению, это также увеличит количество ложных срабатываний. Это учитывается еще одним показателем производительности, называемым точностью.

                                precision_score

                                Точность - это доля предсказанных положительных событий, которые на самом деле являются положительными, как показано ниже:

                                Мы можем получить оценку точности из scikit-learn, который принимает в качестве входных данных фактические метки и предсказанные метки

                                 из sklearn. metrics import precision_scoreprecision_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values) 

                                Определите свою собственную функцию, которая дублирует precision_score , используя формулу выше.

                                 def my_precision_score (y_true, y_pred): 
                                # вычисляет долю предсказанных положительных выборок, которые на самом деле являются положительными.
                                TP, FN, FP, TN = find_conf_matrix_values ​​(y_true, y_pred)
                                return # здесь ваш код assert my_precision_score (d. values, df.predicted_RF.values) == precision_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values), 'my_accuracy_score не удалось в RF'
                                assert my_precision_score (df.actual_label.values, df.predicted_Value) (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values), 'my_accuracy_score не удалось на LR'
                                print ('Precision RF:% .3f'% (my_precision_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)))
                                print (' Precision LR:% .3f '% (my_precision_score (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values)))

                                В этом случае похоже, что модель RF лучше как по отзыву, так и по точности. Но что бы вы сделали, если бы одна модель лучше отзывалась, а другая - точнее? Один из методов, который используют некоторые специалисты по данным, называется оценкой F1.

                                f1_score

                                Оценка f1 - это гармоническое среднее значение запоминания и точности, с более высоким баллом как лучшей моделью. Оценка f1 рассчитывается по следующей формуле:

                                Мы можем получить оценку f1 из scikit-learn, который принимает в качестве входных данных фактические метки и предсказанные метки

                                 из sklearn.metrics import f1_scoref1_score (df.actual_label.values, df .predicted_RF.values) 

                                Определите свою собственную функцию, которая дублирует f1_score , используя формулу выше.

                                 def my_f1_score (y_true, y_pred): 
                                # вычисляет оценку F1
                                отзыва = my_recall_score (y_true, y_pred)
                                precision = my_precision_score (y_true, y_pred)
                                return # здесь asoresert_fel.fel.score my_fel. predicted_RF.values) == f1_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values), 'my_accuracy_score не удалось на RF'
                                assert my_f1_score (df.actual_label.values, df.predicted_LR.felactual_values) .values, df.predicted_LR.values), 'my_accuracy_score не удалось при печати LR'
                                ('F1 RF:%.3f '% (my_f1_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)))
                                print (' F1 LR:% .3f '% (my_f1_score (df.actual_label.values, df.predicted_LR.values))

                                До сих пор мы предполагали, что определили порог 0,5 для выбора того, какие образцы предсказываются как положительные. Если мы изменим этот порог, показатели производительности изменятся. Как показано ниже:

                                 print ('оценка с порогом = 0,5') 
                                print ('RF Accuracy RF:% .3f'% (my_accuracy_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)))
                                print ('Recall RF:% .3f'% (my_recall_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)))
                                print ('Precision RF:% .3f'% (my_precision_score (df. actual_label.values, df.predicted_RF.values)))
                                print ('F1 RF:% .3f'% (my_f1_score (df.actual_label.values, df.predicted_RF.values)))
                                print ('')
                                print ( 'scores with threshold = 0.25')
                                print ('Accuracy RF:% .3f'% (my_accuracy_score (df.actual_label.values, (df.model_RF> = 0,25) .astype ('int'). values)))
                                print ('Напомнить RF:%.3f '% (my_recall_score (df.actual_label.values, (df.model_RF> = 0.25) .astype (' int '). Values)))
                                print (' Precision RF:% .3f '% (my_precision_score (df.actual_label .values, (df.model_RF> = 0.25) .astype ('int'). values)))
                                print ('F1 RF:% .3f'% (my_f1_score (df.actual_label.values, (df.model_RF> = 0.25) .astype ('int'). Values)))

                                Как мы оцениваем модель, если мы не выбрали порог? Один очень распространенный метод - использование кривой рабочей характеристики приемника (ROC).

                                roc_curve и roc_auc_score

                                Кривые ROC ОЧЕНЬ помогают понять баланс между показателем истинно-положительных и ложноположительных результатов.Sci-kit learn имеет встроенные функции для кривых ROC и их анализа. Входными данными для этих функций ( roc_curve и roc_auc_score ) являются фактические метки и предсказанные вероятности (а не предсказанные метки). И roc_curve , и roc_auc_score являются сложными функциями, поэтому мы не будем требовать от вас писать эти функции с нуля. Вместо этого мы покажем вам, как использовать функции sci-kit learn, и объясним ключевые моменты. Начнем с использования roc_curve для построения графика ROC.

                                 из sklearn.metrics импортировать roc_curvefpr_RF, tpr_RF, thresholds_RF = roc_curve (df.actual_label.values, df.model_RF.values) 
                                fpr_LR, tpr_LR, thresholds_LR = roc_fel.curve_ (df_label.de.) Функция roc_curve возвращает три списка:

                                • пороговые значения = все уникальные вероятности предсказания в порядке убывания
                                • fpr = частота ложных срабатываний (FP / (FP + TN)) для каждого порога
                                • tpr = частота истинных положительных результатов ( TP / (TP + FN)) для каждого порога

                                Мы можем построить кривую ROC для каждой модели, как показано ниже.

                                 импортировать matplotlib.pyplot как pltplt.plot (fpr_RF, tpr_RF, 'r -', label = 'RF') 
                                plt.plot (fpr_LR, tpr_LR, 'b-', label = 'LR')
                                plt.plot ([0,1], [0,1], 'k -', label = 'random')
                                plt.plot ([0,0,1,1], [0,1,1,1], ' g - ', label =' perfect ')
                                plt.legend ()
                                plt.xlabel (' False Positive Rate ')
                                plt.ylabel (' True Positive Rate ')
                                plt.show ()

                                Есть пара вещи, которые мы можем наблюдать на этом рисунке:

                                • модель, которая случайным образом угадывает метку, приведет к черной линии, и вы хотите иметь модель, у которой есть кривая над этой черной линией
                                • ROC, которая дальше от черная линия лучше, поэтому RF (красный) выглядит лучше, чем LR (синий)
                                • Хотя напрямую не видно, высокий порог приводит к точке в нижнем левом углу, а низкий порог приводит к точке в правом верхнем углу.Это означает, что при уменьшении порога вы получаете более высокий TPR за счет более высокого FPR

                                . Для анализа производительности мы будем использовать метрику площади под кривой.

                                 из sklearn.metrics import roc_auc_scoreauc_RF = roc_auc_score (df.actual_label.values, df.model_RF.values) 
                                auc_LR = roc_auc_score (df.actual_label.values, df.factual_label.values, df.values) % auc_RF)
                                print ('AUC LR:%. 3f'% auc_LR)

                                Как видите, площадь под кривой для модели RF (AUC = 0.738) лучше, чем LR (AUC = 0,666). Когда я строю кривую ROC, мне нравится добавлять AUC к легенде, как показано ниже.

                                 импорт matplotlib.pyplot как plt 
                                plt.plot (fpr_RF, tpr_RF, 'r -', label = 'RF AUC:% .3f'% auc_RF)
                                plt.plot (fpr_LR, tpr_LR, 'b-', label = 'LR AUC:% .3f'% auc_LR)
                                plt.plot ([0,1], [0,1], 'k -', label = 'random')
                                plt.plot ([0,0, 1,1], [0,1,1,1], 'g -', label = 'perfect')
                                plt.legend ()
                                plt.xlabel ('False Positive Rate')
                                plt.ylabel ('True Положительная ставка ')
                                пл.show ()

                                В целом, в этом игрушечном примере модель RF выигрывает по всем показателям производительности.

                                Заключение

                                В прогнозной аналитике при выборе между двумя моделями важно выбрать одну метрику производительности. Как вы можете видеть здесь, есть много вариантов, из которых вы можете выбрать (точность, отзыв, точность, f1-score, AUC и т. Д.). В конечном итоге вы должны использовать метрику производительности, которая больше всего подходит для вашей бизнес-задачи. Многие специалисты по данным предпочитают использовать AUC для анализа производительности каждой модели, поскольку он не требует выбора порога и помогает сбалансировать частоту истинных положительных и ложных срабатываний.

                                Пожалуйста, оставьте комментарий, если у вас есть предложения по улучшению этого руководства.

                                .

                                Что ДЕЙСТВИТЕЛЬНО означают результаты IELTS Band?

                                ielts-camb-scores

                                IELTS Band Score представляют уровни владения английским языком от 1 до 9.

                                После прохождения теста IELTS вам дается балл от 1 до 9 для каждого из четырех навыков - аудирование, говорение, чтение и письмо - а также общий балл IELTS.

                                Итак, какие уровни владения английским языком на самом деле представляют группы IELTS Band 1–9? Самый простой способ подумать о них - разделить их на три группы, например:

                                • диапазоны 1-3 = минимальный английский
                                • Группы 4-6 = Студенты английского языка
                                • диапазоны 7-9 = свободный английский

                                Нам не нужно беспокоиться о диапазонах 1–3, так как они используются только для людей, плохо владеющих английским языком.Мы сосредоточимся на диапазонах 4-6 и 7-9:

                                .

                                IELTS диапазоны 4–6

                                Эти группы предназначены для изучающих английский язык. Рассмотрим каждый из них подробнее:

                                • Band 4 = OK English. Ученики начальной школы. Справляется с элементарными повседневными ситуациями. Трудно разговаривать дольше нескольких минут.
                                • Band 5 = Хороший английский. Студенты среднего и среднего уровня. Справляется с повседневным общением, но делает много ошибок. Носитель языка может просто поговорить с кем-то, кто принадлежит к группе 5, но это потребует некоторых усилий.
                                • Band 6 = Очень хороший английский. Студенты от среднего до старшего. Может справляться с более широким спектром ситуаций, но при этом часто совершает ошибки. Носитель языка может хорошо поговорить с кем-то, кто соответствует уровню 6, но он будет замечать довольно частые ошибки / они будут знать, что разговаривают со студентом, изучающим английский язык.

                                IELTS диапазоны 7–9

                                Получить балл 7+ в IELTS сложно. Это связано с тем, что эти уровни, диапазоны 7, 8 и 9, представляют различную степень беглости, высокий уровень точности и широкий диапазон языков, включая менее распространенные слова и фразы.

                                • Band 7 = Отличный английский. Продвинутые студенты. Порог беглости - легкое использование языка в большинстве ситуаций и безошибочные предложения являются обычным явлением. Носитель языка сможет полноценно поговорить с кем-то, кто находится в группе 7, и будет впечатлен их уровнем английского языка, хотя он все равно будет замечать случайные ошибки.
                                • Band 8 = полное владение языком. Очень редкие ошибки в сложных, незнакомых ситуациях. Практически на том же уровне, что и носитель языка.
                                • Band 9 = свободное владение языком.Мастерски и красноречиво. Ошибок нет. Полное понимание во всех ситуациях. Большинство носителей языка не получают Band 9 (даже если их язык на 100% точен, IELTS также требует широкого словарного запаса и грамматики, которые носители языка часто не используют).

                                Несколько важных моментов о результатах IELTS

                                Их не зря называют «оценками группы»; они широкие!

                                Это означает, что два человека могут быть оба с 6-м диапазоном, но один будет значительно «лучше» владеть английским языком, чем другой - так что один человек только с 6-м диапазоном, а другой почти с 7-м.Кому-то, кто имеет только 6-й диапазон, потребуется сотни часов практики, чтобы достичь 7-го диапазона, в то время как другой человек достигнет 7-го диапазона гораздо быстрее.

                                Кроме того, двум людям, у которых оба 6.5, возможно, потребуется улучшить свои навыки в разных областях, чтобы достичь Band 7, и одному может потребоваться гораздо больше времени, чем другому. Поймите, что улучшение даже на 0,5 балла по шкале является значительным увеличением и может занять довольно много времени или нет, в зависимости от того, что именно вам нужно сделать для улучшения. Очень важно осознавать свои сильные и слабые стороны, чтобы знать, на чем сосредоточиться / что нужно улучшить.

                                Цель Beyond Band 6

                                Как следует из названия, этот веб-сайт направлен на то, чтобы помочь вам выйти за пределы диапазона 6 и перейти в более высокие диапазоны. Если вы уже находитесь в диапазоне Band 5.5 - Band 6 (ваш английский хороший / очень хороший), но вам нужно набрать от 6,5 до 7,5, чтобы поступить на выбранный вами университетский курс, этот веб-сайт для вас. Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу подготовки к IELTS ниже:

                                .

                                Что такое коды CEEB? Ответы на ваши вопросы

                                Между заявлением в колледж и стандартизированным тестированием вы, вероятно, слышали кодов CEEB , упомянутых в какой-то момент во время вашей школьной карьеры. Возможно, вы даже задумались, что это были за загадочные четырехзначные числа.

                                Это руководство объяснит все, что вам нужно знать о кодах CEEB.

                                Что такое кодекс CEEB?

                                Коды

                                CEEB - это идентификационные номера для определенных местоположений и организаций .Они были созданы Советом колледжей (CEEB просто означает Совет по вступительным экзаменам в колледжи, то есть Совет колледжей), чтобы предотвратить путаницу, а гарантирует, что такие вещи, как результаты тестов, стенограммы и заявки, попадают в нужные места . Например, включение кода CEEB в отчет о результатах, предназначенный для Колумбийского университета, помогает убедиться, что он не поступит в Колумбийский колледж.

                                Хотя первоначально коды CEEB использовались для отправки результатов SAT, их использование расширилось, и теперь есть коды для колледжей, средних школ, стран, специальностей, стипендий и центров тестирования.

                                Кто использует коды CEEB?

                                Основным сторонником кодексов CEEB, очевидно, является Совет колледжей , но большинство школ и организаций, занимающихся высшим образованием в Соединенных Штатах, используют их для тех или иных целей.

                                На практике, они понадобятся вам для идентификации получателей при отправке отчетов о результатах SAT, выписок из средней школы и других документов . Не беспокойтесь об этом слишком много, поскольку большинство онлайн-приложений и форм позволяют искать школы по названию, а затем автоматически вводить правильный код.

                                Чем коды CEEB отличаются от кодов SAT и ACT?

                                Коды

                                CEEB и коды SAT - это разные названия одного и того же. Они идентичны и используются взаимозаменяемо, поэтому не паникуйте, если кто-то упоминает коды SAT.

                                Однако ACT, Inc. имеет собственный набор школьных и стипендиальных кодов , полностью независимых от кодов CEEB. Они менее распространены и используются только для определения, куда вы хотите отправлять отчеты о результатах ACT.

                                Что для вас означают коды CEEB?

                                Вообще говоря, о CEEB c

                                беспокоиться не стоит.

                                github - Что значит отметиться кодом

                                Переполнение стека
                                1. Около
                                2. Продукты
                                3. Для команд
                                1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
                                2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
                                3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
                                4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
                                5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
                                6. О компании
                                .
                                0 0 vote
                                Article Rating