評分卡模型
一、評分卡模型 PS：核心點在於我們需要一個判別指標來對數據進行打標簽分類 1、項目簡介： 信用評分技術是一種應用統計模型，其作用是對貸款申請人做風險評估分值的方法。在互金公司等各種貸款業務機構中，普遍使用信用評分，對客戶實行打分制，以期對客戶有一個優質與否的評判。評分卡主要 ...
原文：評分卡系列（四）：泛化誤差估計和模型調參
作者：JSong，時間： . . 本文大量引用了 jasonfreak 的系列文章，在此進行注明和感謝. 廣義的偏差 bias 描述的是預測值和真實值之間的差異，方差 variance 描述的是不同樣本下模型效果的離散程度。在 Understanding the Bias Variance Tradeoff 當中有一副圖形象地向我們展示了偏差和方差的關系： 一 Bias variance 分解 算 ...
2018-03-22 22:37 1 953 推薦指數：
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參考資料： 評分卡模型實戰，toad庫的使用 如何成為一名合格的風控算法工程師？ kaggle競賽give me some credit python實戰 轉自：<風控必備>評分卡A/B/C卡解析（內附流程圖） 一、評分模型的種類（信用生命周期）1、新客戶篩選1）風險 ...
信用評分卡模型
寫在前面：本文為本人所做數據分析關於信用評分卡的習作，使用的是一個多年前kaggle的一個數據集，所以已經有人做過相關的分析。正在學習增強中，水平有限，文中不當之處望各位多多指點。 一、 數據介紹 SeriousDlqin2yrs ...
信用卡評分模型（五）
最近在探索xgboost 調參事情，現在存在着幾點問題： 1.調參方式，網上有多種調參方式，但是基本都是一個一個參數去調，貪心算法，只能滿足局部最優，但是我們的參數都是相互影響的，局部最優，組合起來並非是最優的。 2.我基本都是確定幾個參數的固定形式，比如說樹的深度=3，最小葉節點=樣本 ...
評分卡系列（二）：特征工程
導入數據，這里我將逾期15天以上的都當作正類 1、評分卡簡介 在進行下一步操作之前，我們先來解 ...
訓練誤差、測試誤差、泛化誤差的區別
訓練過程中的誤差，就是訓練誤差。 在驗證集上進行交叉驗證選擇參數（調參），最終模型在驗證集上的誤差就是驗證誤差。 訓練完畢、調參完畢的模型，在新的測試集上的誤差，就是測試誤差。 假如所有的數據來自一個整體，模型在這個整體上的誤差，就是泛化誤差。通常說來，測試誤差的平均值或者說期望就是泛化誤差 ...
名詞解析之泛化誤差
摘要：以前在機器學習中一直使用經驗風險來逼近真實風險，但是事實上大多數情況經驗風險並不能夠准確逼近真實風險。后來業界就提出了泛化誤差的概念（generalization error）,在機器學習中泛化誤差是用來衡量一個學習機器推廣未知數據的能力，即根據從樣本數據中學習到的規則能夠應用到新數據的能力 ...