笔记+R︱风控模型中变量粗筛（随机森林party包）+细筛（woe包）
Posted 悟乙己
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本内容来源于CDA-DSC课程内容，原内容为《第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例》。
建立违约预测模型的过程中，变量的筛选尤为重要。需要经历多次的筛选，在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛，通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛。
一、变量粗筛——随机森林模型
与randomForest包不同之处在于，party可以处理缺失值，而这个包可以。