python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  1.自变量进行筛选 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 python信用评分卡建模视频系列教程(附代码)  博主录制 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Minimization of risk and maximizatio

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分.主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成,其中主体评级模型可用“四张卡”来表示,分别是A卡.B卡.C卡和F卡:债项评级模型通常按照主体的融资用途,分为企业融资模型.现金流融资模型和项目融资模型等. 我们主要讨论主体评级模型的开发过程. 一.项目流程 典型的信用评分模型如图1-1所示.信用风险评级模型的主要开发流程如下: (1) 数据获取,包括获取存量客户及潜在客户的数据.存量客户是指已经在证券公司开展相关融资类业务的客户,包括个人客户和机构客户:

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Credit Scorecards – Business Integration of Predictive Analytics 预测分析的业务知识 (part 7 o

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python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计和数据挖掘中分类问题 Classification Problem in Statistics & Data Mining I must say I was

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  欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 python风控评分卡建模和风控常识 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 Credit Scorecards – Intr

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python代码 sklearn.metrics.log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, s

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseI

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n

SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 关于woe的转化,这一部在之前的这篇文章:sas批量输出变量woe值中已经写了,woe也只是简单的公式转化而已,所以在这系列中就不细究了哈.这次的文章我想来讲逻辑回归.你会说逻辑回归就是三个方法:backword stepword forward有什么好讲的.如果你这么说,你的模型就只能停留在机器给你什么结果就是什么结果,那就low了哈.                        为什么这么说呢?是因为我发现譬如你输入了300个变量,你设定了sle和sls

SAS信用评分之模型拟合以及验证的大坑 今天的内容是来讲我这段时间被模型拟合和模型验证坑过的那些事.我也是千辛万苦终于是把模型给建出来了.此处应该有掌声.因为模型老是效果不好这件事,我躲在被窝里哭了好几次.好吧,讲正事. leslie模型拟合 首先,我们来讲下模型拟合的事情,其实模型拟合在我这里就是我到底要选择什么变量进入模型,我到底应该选择多少个变量进入模型.我之前发过一个循环产出变量组合代码,然后算ks值的代码.具体链接在这里:SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 现在回头看有点瞎,哈哈哈哈哈

sas信用评分之第二步变量筛选 今天介绍变量初步选择.这部分的内容我就只介绍information –value,我这次做的模型用的逻辑回归,后面会更新以基尼系数或者信息熵基础的筛选变量,期待我把. Iv值的介绍你们已经很熟悉了,我这次就简单粗暴的说下变量iv值到那个数就可以用的啦. (1):在很多书上说要达到0.1-0.3才是中等相关,达到0.3是强相关,但是这里必须提及,变量的iv值本来就是变量多个分段的iv值的相加.所以我们做这部分工作的时候就发现,一个变量我要是变态一点,分成1000分,