小石头记

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额度模型(一)

在实际的工作中,我们会发现额度分配没有固定的标准,不同的人做出来的结果都有一定的差异,甚至根据感觉或经验拍拍脑袋就把额度分配了。根据经验指定额度未尝不可,甚至...

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如何应用ROC曲线做决策?

ROC数据序列(FPR, TPR)是拒绝的坏客户比例和好客户比例,所以对应的序列(1-FPR, 1-TPR)就是接受的好客户比例和坏客户比例。如果知道总体申请...

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个体评分稳定性评估-SAS实现

有留言问怎么用SAS来实现个体评分稳定性评估。我们知道个体评分稳定性评估主要涉及奇异值分解、特征值计算等矩阵运算,而矩阵运算在SAS中主要是IML模块来完成的,...

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个体评分稳定性评估

对于整体评分的稳定性通常使用PSI指数进行衡量,那么对于客户个体的评分变动怎样去评估呢?如下表,score1是原评分,score2是新评分,个体的评...

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模型预测概率的修正

在很多场景中,我们只对模型的排序性能感兴趣,不太关注其预测概率,因为只要模型的排序性能没有下降,根据排序性设置一定的阈值就能够满足业务的需要。而模型预测概率的...

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WOE(证据权重)为何这样计算?

先简单回顾一下WOE的含义。假设x是类别变量或分箱处理过的连续变量,含R个类别或分段,取值为{C1, ..., Cr, ..., CR};y是目标变...

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编程算法
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模型评估 | Python实现ROC

首先从混合矩阵说起,混合矩阵是真实类别与预测类别的交叉表,其中矩阵的行表示真实值,矩阵的列表示预测值,二分类问题的混合矩阵如下:

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R语言实现KS

将代码封装在函数PlotKS_N里,Pred_Var是预测结果,可以是评分或概率形式;labels_Var是好坏标签,取值为1或0,1代表坏客户,0...

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算法 | 决策树

决策树是一种基本学习方法,可用于回归和分类。回归树的分割准则一般是平均误差,而分类树的分割准则有信息增益、信息增益率、基尼指数等,下面简单梳理决策...

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决策树机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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算法 | 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是实用性很高的一种学习器,主要基于贝叶斯定理和条件独立性假设求出后验概率,将后验概率最大的类别作为预测的结果.

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能编程算法
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特征相对重要性

有很多统计量可以评估特征预测力或重要性,如IV值、卡方值、基尼方差、熵方差等。这些统计量用于衡量特征的绝对重要性,比如IV值小于0.02,可以认为没...

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Bootstrap
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模型融合-Stacking&Blending

模型融合是指通过分层对模型进行集成,比如以两层为例,第一层为基学习器,使用原始训练集训练基学习器,每个基学习器的输出生成新的特征,作为第二层模型的...

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模型评估指标

本文主要介绍python已有模块中模型评估指标的使用,主要有sklearn.metrics、scikitplot.skplt等方法,并且重点展示分类模型的常用的...

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Python
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大数据建模的一点一滴

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