笔记+R︱信用风险建模中神经网络激活函数与感知器简述

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本笔记源于CDA-DSC课程，由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营

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一、信用风险建模中神经网络的应用

申请评分可以将神经网络+逻辑回归联合使用。

《公平信用报告法》制约，强调评分卡的可解释性。所以初始评分（申请评分）一般用回归，回归是解释力度最大的。

神经网络可用于银行行为评级以及不受该法制约监管的业务（P2P）。其次，神经也可以作为申请信用评分的金模型。

金模型的使用：一般会先做一个神经网络，让预测精度（AUC）达到最大时，再用逻辑回归。

建模大致流程：

一批训练集+测试集+一批字段——神经网络建模看AUC——如果额定的AUC在85%，没超过则返回重新筛选训练、测试集以及字段；

超过则，可以后续做逻辑回归。

——笔记︱风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）

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二、激活函数

神经网络模型中，激活函数是神经网络非线性的根源。

1、sigmoid函数=Logit

其实就是逻辑回归的转化，神经网络=逻辑回归+变量的自动转化

如果激活函数是sigmoid的话，神经网络就是翻版的逻辑回归，只不过会自动转化（适合排序）

2、高斯型函数

适合分类+聚类，识别类（欺诈行业很好，因为行为跟别人不一样，属于异常），在二维空间中就是等高线。

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三、感知器

1、单感知器——无隐藏层

Delta规则，w就是权重。很重要

单层感知器，相当于只要了神经网络的输入层以及输出层，比较简单，所以感知器其实相当于线性回归，也叫做线性神经网络，没有隐藏层

2、多层感知器——加入隐藏层

两个隐藏层可以做任何复杂形状域。隐藏层因为属于黑箱，隐藏层越多，会产生过拟合现象（泛化能力不强），并且模型稳健性较差，但是要是模型调试的好，也是一匹“黑马”。

回归出现的所有错误（多重共线性（需进行变量筛选）、缺失值），神经网络都会出现，因为当激活函数为sigmoid时，等同于逻辑回归。

3、BP神经网络——多层感知器

BP神经网络对数据有严格要求，需要做极差标准化。

△，小，就会摆动；大，乱跑；设置多少没有定论

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四、BP神经网络-R语言实现——nnet包+AMORE包

BP神经网络需要对数据进行标准化，所以建模之间切记要进行标准化。

library(nnet)
help(package="nnet")
model_nnet<-nnet(y~., linout = F,size = 24, decay = 0.01, maxit = 100,trace = F,data = train)
   #对分类数据预测需要加上y参数
   #decay就是eta权重的调节，默认为0
   #linout=F默认，线性回归；T代表逻辑回归（激活函数只有一个sigmoid）
   #size就是隐藏层的个数，若size=0就是单感知器模型

linout=F代表线性回归，T代表逻辑回归（激活函数为sigmod）;

maxit代表最大循环迭代的次数，该值并不是越大越好，越大过拟合现象更严重，要调节在适当的数量。

size代表隐藏层大小，也跟迭代次数一样，层次越多过拟合现象加重，就会把训练集的很多噪声都拿来做建模，虽然训练集的精度高了，但是测试集的精度反而弱了，就是因为训练集噪声不适合于测试集的噪声。

BP神经网络调节模型精度AUC值的话：一般会选择调整maxit（最大迭代次数）+size（隐藏层大小）来调整最优精度。这里可以自编译一些函数来实现，CDA-DSC课程中就有一个自编译函数来进行选择。但是会耗费大量的运行速度。

AMORE包有待继续深入研究。

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应用一：报错Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...)

Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...) :
  too many (1209) weights

这个是因为隐藏层多了之后，运算不了，台式机不能运行那么多，所以要通过调整size的隐藏层个数来看效果如何。

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