Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习 》一书由机械工业出版社出版发行。内容简介 本书是一本基于Python语言的金融大数据风控建模入门读物。书中结合人工智能领域流行的机器学习算法进行信用评分卡模型构建，从而解决金融领域最为核心的风险控制问题。本书共19章，分为4篇。第1篇“智能风控背景”，旨在由浅入深地...
2023年的第16本书——《Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习》 作为银行从业者,第一次系统性地接触信用评分卡模型。本书很细致地讲述了评分卡模型的分类,数据清洗,分箱,编码,特征选择,训练模型等步骤,也较为详细地描述了数据的观察期和表现期的界定,好坏样本的界定,这些都是干货。 金融领域比较注重模型的解...
import pandas as pd import numpy as np import time import datetime # missingno是可视化缺失值的库 import missingno as msno import warnings warnings.filterwarnings("ignore") ##忽略警告 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显...
华章网站 python金融大数据风控建模实战 金融风控与大数据 课程,金融风控0基础入门-Task2数据分析目的学习目标内容一、数据总体了解二、缺失值和唯一值三、深入数据-查看数据类型四、数据间相关关系五、用pandas_profiling生成数据报告总结目的1.EDA价值主要在于熟悉了解整
商品 详情 评价 咨询 Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习 ￥104.72 ￥119.00 商品参数 商品规格 首页 收藏 购物车 商品无货
Python金融大数据风控建模实战基于机器学习 代码资源 python金融大数据分析基础,一、DataFrame类DataFrame是一种提供了列标签以及数据集中各行的索引功能,这些数据和来自SQL数据库表或Excel电子表格中工作表的数据相似importpandasaspddf=pd.DataFrame([10,20,30,40],colu
金融领域比较注重模型的解释性,因此也许在实际工作中神经网络,混合模型等黑箱模型运用不算多,说到模型的可解释性,首当其冲的就是Logistic模型(对数几率模型),本书最终的例子也是用的该模型。最后要说一下不足之处了,该书一直在强调是为了改变市面上信贷领域风控建模应用不足的现状,这个领域考虑到金融业数据以及...
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最新更新 :随着整个社会信息化、智能化进程的发展,人工智能和大数据技术已成为IT行业的发展趋势,而技术的高速发展和需求的不断增加也产生了巨大的人才缺口。本书致力于系统地阐释Python大数据和机器学习技术,从数据的采集、存储、清洗,到建立模型、统计分析