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银行风控案例:Logistics模型预测银行贷款违约

在面试中会经常碰到考察对数据挖掘算法的熟悉程度,面试官会出一道题或给出一些数据,让你结合实际谈谈你选择什么模型,该模型的大致原理是什么,使用条件有哪些,模型优缺点,如何选择特征,模型如何调参优化,如何评估模型效果等。 以下将要介绍逻辑回归,以历史数据判断银行或P2P金融机构客户贷款违约情况。 逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类或标签上。算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数,从而实现更好的分类效果。在二元分类中,分类算法必须把一个实例配置两个类别

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【Python机器学习】系列之从线性回归到逻辑回归篇(深度详细附源码)

第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础,后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务,评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型,一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义,通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与处理 很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化,更是机器学习的基

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一文让你了解AI产品的测试 评价人工智能算法模型的几个重要指标

如何测试人工智能产品越来越受到广大测试工程师的关注,由于人工智能的测试预言(Test Oracle)不是像普通软件产品那么明确,到目前为止,基于大数据的第四代人工智能产品的测试,主要集中在“对大数据测试”“白盒测试”“基于样本分析算法的优劣”以及“对最终产品的验收测试”。“对大数据测试”主要针对数据阶段验证、对数据计算验证和对输出阶段验证;“白盒测试”主要考虑神经元覆盖(Neuron Coverage)、阈值覆盖率(Threshold Coverage)、符号变更率(Sign Change Coverage)、值变更覆盖率(Value Change Coverage)、符号-符号覆盖率(Sign-SignCoverage)和层覆盖(LayerCoverage)这六个指标;“对最终产品的验收测试”可以采用对传统软件验收测试的方法,基于业务来进行测试,比如对于人脸识别系统,是否可以在各个人脸角度变化,光线等条件下正确识别人脸。本文重点讨论的是“基于样本分析算法的优劣”。

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