模型融合 5.1 学习目标 将之前建模调参的结果进行模型融合。 尝试多种融合方案，提交融合结果并打卡。（模型融合一般用于A榜比赛的尾声和B榜比赛的全程） 5.2 内容介绍 模型融合是比赛后期上分的重要手段，特别是多人组队学习的比赛中，将不同队友的模型进行融合，可能会收获意想不到的效果 ...

python信用评分卡建模视频系列教程（附代码） 博主录制 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=100 ...

目前，国内外对个人信用风险评估模型的研究方法，是通过用户的历史行为（如历史数据的多维特征和贷款状态是否违约）来训练模型，通过这个模型对新增的贷款人“是否具有偿还能力，是否具有偿债意愿”进行分析，预测贷款申请人是否会发生违约贷款。主要有两种方法：以 Logistic 回归模型为代表的传统信用风险 ...

要求 根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款。 数据概况 总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。从中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B，同时对employmentTitle、purpose ...

一、选题背景： 二、数据说明： 三、实施过程及代码： #添加薪资均值 薪 ...

一，前提准备 1. R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，reshape包（数据处理） 2.获取数据：大家可以在明尼苏达州 ...

灰色理论 通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。 灰色预测模型 在多种因素共同影响且内部因素难以全部 ...

特征工程 项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskCont ...