传统的风控建模大多采用逻辑回归(LR)的算法,而近年来,随着对于模型精度要求的不断提高,一些更加先进复杂的机器学习算法也开始被引入到风控模型中,其中又以XGBOOST最具代表性。 想系统学习风控模型应用,指路「量化风控模型机会实战营3.0」⬇️ https://u.wechat.com/MEvOcZJuMPV3_jWsqi6X0_A (二维码自动识别) ...
3. LR模型训练&评估 4. XGB模型训练&评估 5. XGB模型测试 6. 模型优化:均衡正负样本 7. 模型训练&评估 8. 分析badcase BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 In [2] import pickle import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb fr...
风控中,常用的模型主要是 LR,XGB,Lightgbm,根据我的实际工作来看各个模型的使用频率: XGB > LR > Lightgbm。那么为什么选择这些模型,而不是更多更厉害的模型呢? 这是因为风控业务中侧重模型的可解读性。LR模型可以直观的看出各个变量特征对模型结果的影响。客群是不同的,且变化无常,一个对于客群变化不敏感的模型...
数据挖掘xgb使用总结 1.集成学习背景 说到Xgb一般会先想到GBDT,从而引出boost类模型,什么是xgb模型,简单的说这就是一个常见的分类(回归)模型,和LR,SVM一样广泛应用在数据分类中,xgb的全称是X (Extreme) GBoosted,其中的X是极端的,G是梯度,翻译过来可以是极致的梯度提升模型,说到底还是梯度提升模型,本质 ...
数据挖掘xgb使用总结 1.集成学习背景 说到Xgb一般会先想到GBDT,从而引出boost类模型,什么是xgb模型,简单的说这就是一个常见的分类(回归)模型,和LR,SVM一样广泛应用在数据分类中,xgb的全称是X (Extreme) GBoosted,其中的X是极端的,G是梯度,翻译过来可以是极致的梯度提升模型,说到底还是梯度提升模型,本质 ...
是指在使用XGBoost回归器进行建模时,通过一系列算法和技术来选择最重要的特征,以提高模型的准确性和效率。 XGBoost是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的机器学习算法,它在解决各种回归和分类问题上表现出色。特征选择是XGBoost中的一个重要步骤,它可以帮助我们从大量的特征中找到对目标变量影响最...
xgb, lgb, Keras, LR(二分类、多分类代码) preprocess # 通用的预处理框架importpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyassp# 文件读取defread_csv_file(f, logging=False):print("===读取数据===") data = pd.read_csv(f)iflogging:print(data.head(5))print(f,"包含以下列")print(data.columns.values)...
6.有哪些构建特征的方法,这个问题很开放很大,没有标准答案,我答了项目里的统计特征,然后树模型也是天然特征交叉方法,像gbdt+lr,然后数值特征开方,平方,两两相乘交叉。类别型特征处理方式,one-hot encoder,label-encoder,类别取值对应的label均值。 7.项目这块花多少时间都是值得的,应该是优先级最高的。项目模型可以...
转载请注明出处 # # # # # # # # # #导入计算模块,对模块大致功能注解: #numpy支持矩阵运算 #pandas用来做数据清洗,像是python中的excel(支持将数据以.csv格式输出至本地) #sklearn用来进一步制作数据集(支持数据的导入和数据的导出),含有SVM支持向量机、DT决策树、KNN近邻、LR逻辑回归等封装好的模型,支持...
O4和公安工作实际的基础上做出的重大决策,事U%W6uBq7Cj5MyH&PDgR EL^klMJoF124cciiw44)c*lWlrVkbBOSv关公安工作全局,抓住了事关公安工作和公安b@tmRvSmGKW8nz+%Ay12vhvuP队伍建设长远发展的重点问题,具有很强的思L%- O(Pm-m!8wTrYfCYaTAmD*W*ax 想性、针对性、指导性。也是新形WpjDsd1z7t@*N...