但我方《python信用评分卡建模(附代码)》教程中AUC可以达到0.929,调参后AUC可以更高,远高于互联网上give me some credit论文的模型性能AUC=0.85。互联网论文关于建模步骤有很多看似有理,但实际上不正确的理论。 如果你好奇我方如何将give me some credit数据集AUC达到0.929,可参考教程《python信用评分卡建模(附代码)...
这样,大数据时代下的风控模型就此诞生。 (模型模型自动批量识别坏客户) 第78课,模型训练截图 模型最高性能,ks:0.5869,AUC:0.87135,远超互联网上其它建模人员性能。 模型降维测试 模型调参测试 接下来,我们展示一下部分python脚本建模和数据分析代码 在课程中,我将研究Lending Club贷款数据,该数据不平衡,大且具有具有...
公告通知,我方重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司自研课程《python风控建模实战lendingClub》2024年升级,新增lendingclub最新2020年数据,专用与论文科研,企业调研。 Lending Club2020年已经从P2P转型数字银行业务,因此LendingClub最新数据为2020年。 历经13年累计292万美国人网络贷款数据有巨大海量价值。作者大力呼吁关注Lendi...
1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模. 2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。 3.为特征工程做准备 1. 2. 3. 学习目标 1.学习如何对数据集整体概况进行分析,包括数据集的基本情况(缺失值,异常值) 2....
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
金融风控实战_python金融风控评分卡模型和数据分析试听课2024年版_(论文科研_企业建模)共计22条视频,包括:论文复现机器学习模型案例_2024年版、Python金融风控模型案例实战大全_2024年版、python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课(加强版)-网易云等,UP主更多精彩
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...
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...
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