特征工程 项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 3.1 学习目标 学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法 ...
特征工程是一个复杂活,本人认为它一般包括以下几个过程:特征初筛 特征衍生 加工 特征选择 特征筛选是一个精细活,需要考虑很多因素,比如:预测能力 相关性 稳定性 合规性 业务可解释性等等。 案例实践代码:https: github.com iihcy Credit ACard 从广义上,特征筛选可从业务指标和技术指标两大类出发: .业务指标包括: . 合规性:用以加工变量的数据源是否符合国家法律 ...
2020-03-01 10:18 0 1148 推荐指数:
特征工程 项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 3.1 学习目标 学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法 ...
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=10052 ...
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 ...
md 零基础入门金融风控-贷款违约预测 Task03 特征工程 Task03目的: 学习特征预处理/缺失值处理/异常值处理/数据分桶等特征处理方法 学习特征交互/特征编码/特征选择的相应方法 0.0 导包 0.1 公共变量 0.2 数据读取pandas ...
而违约的可能性。 信用风险的风控重点在于,甄别客户违约的原因究竟是还款能力,还是还款意愿问题。 ...
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 ...
金九银十,面试你准备好了吗?金融方向的兄弟们看过来,近期本条会持续更新,不赘述,直接看题: 题目来源:七月在线 - 领先的AI与智能网联汽车职业教育平台 文末送书福利! 1、芝麻信用分的主要计算维度? 解析: 主要维度1)个人属性:职业类型、学历学籍等2)稳定性:手机稳定性、地址稳定性 ...
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 风控业务背景 在风控中,我们常用KS指标来评估模型的区分度(discrimination)。这也是风控模型同学最为追求的指标之一。那么,有多少人真正理解KS背后的内涵?本文将从区分度的概念、KS的计算方法、业务 ...