原文:金融風控之特征工程

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。 案例實踐代碼:https: github.com iihcy Credit ACard 從廣義上,特征篩選可從業務指標和技術指標兩大類出發: .業務指標包括: . 合規性:用以加工變量的數據源是否符合國家法律 ...

2020-03-01 10:18 0 1148 推薦指數:

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阿里雲的金融-貸款違約預測_特征工程

特征工程 項目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 3.1 學習目標 學習特征預處理、缺失值、異常值處理、數據分桶等特征處理方法 ...

Sat Sep 12 00:15:00 CST 2020 0 1058
金融_RFM模型

python信用評分卡建模視頻系列教程(附代碼) 博主錄制 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=10052 ...

Mon May 21 17:48:00 CST 2018 0 1881
金融之貸款違約預測筆記

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 ...

Wed Sep 16 22:38:00 CST 2020 0 500
【第17期Datawhale | 零基礎入門金融-貸款違約預測】Task03打卡:特征工程特征預處理、異常值處理、數據分桶、特征交互、特征編碼、特征選擇等 【留了大量TODO需要深入學習】

md 零基礎入門金融-貸款違約預測 Task03 特征工程 Task03目的: 學習特征預處理/缺失值處理/異常值處理/數據分桶等特征處理方法 學習特征交互/特征編碼/特征選擇的相應方法 0.0 導包 0.1 公共變量 0.2 數據讀取pandas ...

Tue Sep 22 07:50:00 CST 2020 0 440
消費金融大數據架構與實踐

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

Sat Jul 07 20:48:00 CST 2018 0 2618
阿里雲的金融-貸款違約預測_模型融合

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 ...

Sat Sep 12 01:52:00 CST 2020 0 521
金融大廠面試25題(含解析)

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 ...

Fri Sep 24 02:05:00 CST 2021 0 223
【轉】中的特征評價指標(三)——KS值

轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 業務背景 在中,我們常用KS指標來評估模型的區分度(discrimination)。這也是模型同學最為追求的指標之一。那么,有多少人真正理解KS背后的內涵?本文將從區分度的概念、KS的計算方法、業務 ...

Tue Jan 05 01:22:00 CST 2021 0 738
 
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