信用卡评分模型（二）python
前面已经有了一篇信用卡的文章，拓展不同方法 前面的处理方式都一样，主要不同的是从缺失值开始的： 首先复制一份新的数据 3.1缺失值处理 这种情况在现实问题中非常普遍，这会导致一些不能处理缺失值的分析方法无法应用，因此，在信用风险评级模型开发的第一步 ...
原文：信用卡评分模型（五）
最近在探索xgboost 调参事情，现在存在着几点问题： .调参方式，网上有多种调参方式，但是基本都是一个一个参数去调，贪心算法，只能满足局部最优，但是我们的参数都是相互影响的，局部最优，组合起来并非是最优的。 .我基本都是确定几个参数的固定形式，比如说树的深度 ，最小叶节点 样本 ，scale pos weight看好坏占比等等，最后使用train去得到最佳树的数量，但是这种也耗费时间，且不是自 ...
2021-11-29 17:21 0 203 推荐指数：
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