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信贷风控中是如何做策略收紧的？
量化
模型
数据
测试
对象
2）微观层面：对某个维度的客群（非整体）进行策略收紧，以达到优化策略效用的目的，具体方法包括了策略收紧、策略替换、策略新增。
Python数据科学
2024-07-15
162
0
信贷风控中是如何做拒量回捞的？
设计
数据
企业
对象
模型
广义理解上等同于做A类调优，涵盖各类调优方法。狭义理解上，是决策流程中的一个回捞动作，或者回捞节点，如下图所示。
Python数据科学
2024-07-04
717
0
风控“规则集”的性能测试（Python实操）
统计
python
决策树
性能测试
监控
本篇更新策略篇的规则集性能测算及Python实操，内容选自《100天风控专家》第57期。
Python数据科学
2024-05-28
398
0
Python 离群值检测算法--ECOD
异常
python
变量
模型
算法
基于经验累积分布的离群值检测（ECOD）是一种直观的方法，通过测量罕见事件在分布中的位置来识别异常值。
Python数据科学
2024-04-24
239
0
如何在交叉验证中使用SHAP？
模型
数据
索引
优化
测试
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
Python数据科学
2024-04-17
205
0
多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)
模型
数据
python
工作
函数
在这篇文章中，我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的，然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。
Python数据科学
2024-04-10
262
0
最新特征筛选方法--Deep Lasso
算法
表格
测试
模型
数据
虽然已有有很多关于特征选择的方法，但大多数是基于传统机器学习算法，或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
Python数据科学
2024-04-10
236
0
Vintage分析表计算过程详解
data
date
报表
数据
统计
信贷风控领域中，经常用到账龄Vintage报表，这是入门初学者的难点之一，因为它涉及到用户还款、逾期等多种行为以及业务上的多种统计口径，因此很多朋友一直无法将逻辑梳理清楚。本次来给大家详细介绍Vintage报表的底层计算逻辑是什么样的。
Python数据科学
2024-03-18
1.8K
0
CART决策树暴力生成风控规则
函数
决策树
cart
变量
对象
上一篇我们介绍了决策树节点信息更新的方法风控规则的决策树可视化（升级版），以辅助我们制定风控规则，可视化的方法比较直观，适合做报告展示，但分析的时候效果没那么高。
Python数据科学
2024-03-18
379
0
时间序列平稳性检验方法（Python）
基础
可视化
量化
数据
python
当我们拿到时序数据后，首先要进行平稳性和纯随机性的检验，这两个重要的检验是时间序列的预处理。根据检验的结果可以判断出序列属于什么类型，然后对症下药使用相应的分析方法。
Python数据科学
2024-03-05
1.9K
0
深度！图解神经网络的数学原理
框架
模型
数据
神经网络
函数
如今，熟练使用像 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 之类的专用框架和高级程序库后，我们不用再经常费心考虑神经网络模型的大小，或者记住激活函数和导数的公式什么的。有了这些库和框架，我们创建一个神经网络，哪怕是架构很复杂的网络，往往也只是需要几个导入和几行代码而已。如下示例：
Python数据科学
2024-03-04
182
0
时间序列 ACF 和 PACF 理解、代码、可视化
模型
统计
statsmodels
函数
可视化
我们说时间序列可以被预测，主要基于以下事实：我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说，对时间序列进行预测，其实就是利用各种理论和工具，对观察到的时间序列进行“抽丝剥茧”，以试图掌握其变化的本质，从而对未来的表现进行预测。
Python数据科学
2024-02-05
2.3K
0
大更新，pandas终于有case_when方法了！
case
pandas
对象
函数
数组
数分小伙伴们都知道，SQL中的case when语句非常好用，尤其在加工变量的时候，可以按照指定的条件的进行赋值，并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大的功能。
Python数据科学
2024-02-05
409
0
klib，一个加速数据清洗的神器！
数据清洗
函数
可视化
数据
图表
klib提供了一系列非常易于应用的函数，具有合理的默认值，几乎可以用在任何DataFrame上，用于评估数据质量、获得灵感、执行数据清洗和可视化，从而更轻便、更高效的处理Python Pandas DataFrame数据。
Python数据科学
2024-01-17
221
0
吴恩达最新预测：关于AI，这些事未来十年不会变
人工智能
工具
基础
模型
数据
人工智能的发展速度超过以往任何时期，这一现象令人振奋。然而，快速变化可能导致迷失方向。在这种情况下，遵循杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）的建议是非常有益的，不仅要考虑变化中的因素，还要思考那些保持不变的因素。如果事物没有改变，投入精力和努力就更加值得。
Python数据科学
2024-01-04
263
0
Jupyter Notebook的10个常用扩展介绍
jupyter
工具
模型
数据
数据科学
Jupyter Notebook（前身为IPython Notebook）是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具，广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面，允许用户创建和共享文档，这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。
Python数据科学
2024-01-03
211
0
pandas实战：用户消费行为画像
pandas
变量
生命周期
数据
统计
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解👇
Python数据科学
2024-01-02
338
0
数据挖掘实战：聚类分群实现精准营销
数据挖掘
产品
可视化
设计
数据
本实战案例介绍如何通过无监督的聚类算法对银行客户进行分群。所谓物以类聚，人以群分，有相似属性、行为特征等的客户就可以聚合为一类人群。在信贷风控中，聚类分群多应用于没有Y标签的场景，如反欺诈、客户画像等。
Python数据科学
2023-12-13
542
0
风控策略：客户分群策略详解
决策树
变量
模型
数据
算法
客户分群策略主要应用在贷前场景中。简单来说就是根据客户的不同维度将客户划分到不同的群体或组中，划分后的群组之间有一定的风险差异性或者业务含义。
Python数据科学
2023-12-12
872
0
实例解析：神经网络的工作原理
神经网络
工作
模型
数据
原理
在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会被激活（兴奋），向其他神经元发送化学物质。
Python数据科学
2023-12-04
678
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