Как нормировать доход клиента для оценки платежеспособности?

Нормирование дохода клиента для оценки платежеспособности — это процесс приведения значений дохода к единому масштабу, чтобы улучшить качество модели и сделать данные сопоставимыми. Обычно применяют следующие подходы:

• Минимакс-нормализация: масштабирование дохода в диапазон [0,1], где 0 — минимальный доход в выборке, 1 — максимальный.
• Z-нормализация (стандартизация): вычитание среднего и деление на стандартное отклонение, что приводит к распределению с нулевым средним и единичной дисперсией.
• Логарифмическое преобразование: если доход сильно скошен вправо (есть выбросы), логарифм помогает сгладить распределение.

Пример стандартизации на Python с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

incomes = np.array([[50000], [60000], [55000], [120000], [70000]])
scaler = StandardScaler()
normalized_incomes = scaler.fit_transform(incomes)
print(normalized_incomes)

Важно учитывать контекст: если модель чувствительна к масштабу признаков (например, линейные модели, нейронные сети), нормализация обязательна. Для деревьев решений нормирование не всегда нужно. Также стоит учитывать, что нормирование должно быть построено на тренировочных данных и применяться к тестовым без утечки информации.