credit-risk-model（信用リスクモデル）

このSkillでできること

✓申込・行動・回収・不正検知向けの信用リスクモデル設計を支援する
✓スコアカード、ロジスティック回帰、LightGBM、XGBoostなどを比較・検証する
✓IV、WOE、KS、AUC、PSI、リフト、スコアバンドなどを算出する
✓OOT検証、特徴量重要度、スコアカード点数、開発検証レポートを整理する

使い方

STEP 1

最初に目的、モデル種類、目的変数、分割方法、チューニング方針を確認する

STEP 2

観測時点、悪化定義、除外条件、サンプル元、重複排除キーを明示する

STEP 3

ベースライン、特徴量選択、モデル検証、OOT評価を順に実施する

STEP 4

必要に応じてスコア帯、カットオフ、承認方針などの戦略候補を整理する

Skillのインストール

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/W-Y-P/credit-risk-model

このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

信用リスクモデルを作成したいです。目的、モデル種類、目的変数、データ分割、チューニング方針、派生特徴量、レポート要件を確認してから進めてください。

出力例を見る

モデリング条件を確認後、ベースラインと最終モデルのKS・AUC・OOT結果、選択特徴量、スコア帯、検証上の注意点をまとめます。

安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信明確な記述なし

Shellコマンド実行明確な記述なし

ファイル読み取り明確な記述なし

ファイル書き込み明確な記述なし

ネットワークアクセス明確な記述なし

認証情報明確な記述なし

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このSkillを使うプロンプト例

安全性チェック

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