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機器學習:從源數據清洗到特征工程建立談金融反欺詐模型訓練 本文旨在通過一個完整的實戰例子,演示從源數據清洗到特征工程建立,再到模型訓練,以及模型驗證和評估的一個機器學習的完整流程。由於初識機器學習,會比較多的困惑,希望通過借助這個實戰的例子,可以幫助大家對機器學習了一個初步的認識。 本文旨在通過一個完整的實戰例子,演示從源數據清洗到特征工程建立,再到模型訓練,以及模型驗證和評估的一個 機器學習的完 ...
2019-01-08 07:45 1 3784 推薦指數:
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一、任務基礎 數據集包含由歐洲人於2013年9月使用信用卡進行交易的數據。此數據集顯示兩天內發生的交易,其中284807筆交易中有492筆被盜刷。數據集非常不平衡,正例(被盜刷)占所有交易的0.1 ...
六、混淆矩陣: 混淆矩陣是由一個坐標系組成的,有x軸以及y軸,在x軸里面有0和1,在y軸里面有0和1。x軸表達的是預測的值,y軸表達的是真實的值。可以對比真實值與預測值之間的差異,可以計算當前模型衡量的指標值。 這里精度的表示:(136+138)/(136+13+9+138)。之前有提到 ...
反欺詐應用的機器模型算法,多為二分類算法。 1、gbdt梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法,該算法的性能高,且在各類數據挖掘中應用廣泛,表現優秀,被應用的場景較多。 2、logistic回歸又稱logistic回歸分析,是一種廣義 ...
導入類庫 作圖函數 數據獲取與解析 數據為結構化數據,不需要抽特征轉化, 但特征Time和Amount的數據規格和其他特征不一樣, 需要對其做特征做特征縮放 ...
一,課題研究與背景介紹: 1,課題研究: 利用信用卡歷史數據進行機器建模,構建反欺詐模型,預測新的信用卡被盜刷的可能性。 2,背景介紹: 數據集包含由歐洲人於2013年9月使用信用卡進行交易的數據。此數據集顯示兩天內發生的交易,其中284807筆交易中有492筆被盜刷。數據集非常不平衡 ...
python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第6章--邏輯回歸項目實戰 ——信用卡欺詐檢測 本章從實戰的角度出發,以真實數據集為背景,一步步講解如何使用Python工具包進行實際數據分析與建模工作。 6.1數據分析與預處理 假設有一份信用卡交易記錄,遺憾的是數據經過了脫敏 ...