模型融合 5.1 學習目標 將之前建模調參的結果進行模型融合。 嘗試多種融合方案，提交融合結果並打卡。（模型融合一般用於A榜比賽的尾聲和B榜比賽的全程） 5.2 內容介紹 模型融合是比賽后期上分的重要手段，特別是多人組隊學習的比賽中，將不同隊友的模型進行融合，可能會收獲意想不到的效果 ...

*特征工程是一個復雜活，本人認為它一般包括以下幾個過程：特征初篩、特征衍生(加工)、特征選擇； 特征篩選是一個精細活，需要考慮很多因素，比如：預測能力、相關性、穩定性、合規性、業務可解釋性等等。 ...

要求 根據貸款申請人的數據信息預測其是否有違約的可能，以此判斷是否通過此項貸款。 數據概況 總數據量超過120w，包含47列變量信息，其中15列為匿名變量。從中抽取80萬條作為訓練集，20萬條作 ...

轉自基於客戶數據的銀行信用卡風險控制模型研究,金融,風控,建模,實戰,,評分,A (pythonf.cn) 基於客戶數據的銀行信用卡風險控制模型研究,金融,風控,建模,實戰,以,某,制作,評分,A 一、知識准備 1.1 熟悉Python的數據分析庫numpy ...

做過風控模型或者有過這方面基礎的同學們應該都知道評分卡其實也分很多種，按照時間線來划分的有： 申請評分卡—> 欺詐評分卡—> 行為評分卡—> 市場評分卡—> 催收評分卡(又分為失聯模型、還款率模型、是否還款模型、遷徙率模型 ...

而違約的可能性。 信用風險的風控重點在於，甄別客戶違約的原因究竟是還款能力，還是還款意願問題。 ...

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

金九銀十，面試你准備好了嗎？金融方向的兄弟們看過來，近期本條會持續更新，不贅述，直接看題： 題目來源：七月在線 - 領先的AI與智能網聯汽車職業教育平台 文末送書福利！ 1、芝麻信用分的主要計算維度？ 解析： 主要維度1）個人屬性：職業類型、學歷學籍等2）穩定性：手機穩定性、地址穩定性 ...