《金融风控：授信额度设置模型训练全过程》附完整python代码

1. 基于模型输出概率进行授信额度计算

在实际金融业务中，银行通常会基于客户的风险评估结果（通常通过模型输出的概率）来计算最终的授信额度。我们可以假设每个客户的授信额度是基于模型预测的违约概率的反函数进行计算。

假设违约概率越低，意味着客户信用越好，因此授信额度应当越高。

2. 分段额度策略

我们可以根据客户的风险等级、收入水平、负债情况等特征，对客户进行分段，并在不同段落中设定不同的额度计算公式。例如：

低风险客户（违约概率 < 0.2）：可以获得较高的额度。
中风险客户（0.2 <= 违约概率 < 0.5）：可以获得中等额度。
高风险客户（违约概率 >= 0.5）：可以获得较低额度。

3. 风险调整的额度计算公式

我们可以结合模型的输出和客户的财务特征来计算“调整后的授信额度”，例如：

风险调整系数：基于客户的风险等级（由模型输出的违约概率决定），计算一个调整系数。这个系数可以用来调整初始授信额度。

调整系数 = 1 - 违约概率

如果客户的违约概率较低，调整系数为较高的数值，意味着授信额度可以更大。

4. 额度上下限

根据银行的政策，设定一个授信额度的上下限。这些上限和下限可以依据不同客户的信用等级和银行的风险管理规定来设定。

5. 额度计算代码实现

我们将结合以上策略，进行更复杂的额度计算：

python

# 定义一个函数来进行基于模型输出概率的授信额度计算
def calculate_credit_limit_with_probability(probability, min_limit=10000, max_limit=100000, risk_factor=1.5):
    """
    基于客户的违约概率计算授信额度
    
    :param probability: 客户的违约概率（模型输出的预测概率）
    :param min_limit: 最低额度（银行的授信额度下限）
    :param max_limit: 最高额度（银行的授信额度上限）
    :param risk_factor: 风险系数，越高表示对风险的容忍度越低（默认为1.5）
    :return: 计算后的授信额度
    """
    # 根据违约概率计算授信额度的基础比例（违约概率低，额度高）
    base_limit = (1 - probability) * (max_limit - min_limit) + min_limit
    
    # 引入风险系数调整额度
    adjusted_limit = base_limit / risk_factor
    
    # 确保授信额度在上下限之间
    final_limit = np.clip(adjusted_limit, min_limit, max_limit)
    
    return final_limit

# 模型预测的客户违约概率（假设模型输出的概率值）
loan_probabilities = best_model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算每个客户的授信额度
credit_limits = [calculate_credit_limit_with_probability(prob, min_limit=10000, max_limit=100000