この記事では、SQLとロジスティック回帰を使用してクレジットスコアリングモデルを構築する方法について詳しく解説します。具体的には、データの前処理からモデルの訓練、結果の評価までの一連の流れを示します。
目次
はじめに
クレジットスコアリングは、個人の信用度を数値で評価する手法として広く用いられています。ロジスティック回帰はこの問題に適したアルゴリズムであり、SQLを用いて容易に実装できます。
必要なデータとその前処理
データの種類
クレジットスコアリングに必要なデータは以下の通りです。
- 年収
- 職業
- 年齢
- これまでのローン履歴
- 住居形態
データの前処理
前処理には、以下の手順が必要です。
- 欠損値の処理
- 外れ値の処理
- カテゴリ変数のエンコーディング
ロジスティック回帰モデルの訓練
目的変数と説明変数
目的変数は「信用スコア」、説明変数は上記で挙げた「年収、職業、年齢、ローン履歴、住居形態」です。
SQLによるデータ抽出
訓練データをSQLで抽出する例を以下に示します。
SELECT income, job, age, loan_history, residence_type FROM credit_data WHERE score IS NOT NULL;
モデル訓練のSQLコマンド
CREATE MODEL credit_scoring_model
OPTIONS(model_type="logistic_reg") AS
SELECT score AS label, income, job, age, loan_history, residence_type FROM credit_data;
モデルの評価と最適化
モデルの評価指標
主に以下の指標を用いて評価します。
- AUC-ROC
- 精度（Accuracy）
- 適合率（Precision）
- 再現率（Recall）
SQLでの評価クエリ
SELECT roc_auc, accuracy, precision, recall
FROM ML.EVALUATE(MODEL credit_scoring_model,
(SELECT score AS label, income, job, age, loan_history, residence_type FROM credit_test_data));
実際の予測
SELECT predicted_label, predicted_score
FROM ML.PREDICT(MODEL credit_scoring_model,
(SELECT income, job, age, loan_history, residence_type FROM new_credit_data));
まとめ
この記事では、SQLとロジスティック回帰を用いてクレジットスコアリングモデルを構築する手法を解説しました。前処理からモデルの評価までの手順を詳細に説明し、具体的なSQLコマンド例も示しました。この知識を活かして、高精度なクレジットスコアリングモデルを構築してみてください。
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