python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)

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金融风控模型和数据分析很难?逻辑回归评分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定!增加数据分析和数据可视化实战,由易到难,带你从菜鸟轻松晋级kaggle级建模高手。碰到问题有老师答疑

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python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)比原版增加了《呆瓜半小时入门python数据分析课程》,解决诸多学员python数据分析,数据处理和数据可视化痛点,强化python编程基础。

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python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)部分覆盖内容如下

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就业方向花旗银行,JP摩根,蚂蚁金服,微粒贷,京东金融,招联金融等等

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子课程结构如下

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部分实战项目介绍如下

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风控模型开发部分细节如下

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黑科技1:风控建模中,经常遇到坏客户占比过低,模型性能低下情况。《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持非平衡数据处理,解决此问题。
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黑科技2:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》体现算法集体智慧,融合模型应用,可能比单一算法模型性能更优
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黑科技3:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持深度学习Keras模型应用,解决研究生,博士生模型论文痛点
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黑科技4:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持机器学习多分类模型,金融风控建模中,有时需要对客户三分类:好客户,坏客户,灰度客户。但互联网上相关资料甚少,教程完美解决此难题。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持多分类模型的ROC绘制
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黑科技5:逻辑回归解释性一家独大?《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》提供独特算法支持机器学习可解释性,打破机器学习不可解释的痛点。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》引用经典博弈论算法,对变量重要性合理排序。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持展示实例(每个用户)与变量重要性的多维度关系。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持变量交互影响分析,进行更加深入变量分析。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持独立特征重要度对比。在这里插入图片描述
黑科技6:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》教程中模型性能卓越,以give me some credit数据集为例,AUC为0.929,具体模型性能如下:
model accuracy is: 0.9406307593547452
model precision is: 0.9060132575757576
model sensitivity is: 0.6077497220898841
f1_score: 0.7274973861800208
AUC: 0.9290751730536397
good classifier
gini 0.8581503461072795
ks value:0.7107
远超互联网其它相关论文模型性能AUC 0.85。
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金融风控建模系列课五年不断迭代更新,累计学员数万,支持售后答疑,支课程更新,支持阿里巴巴,腾讯等大厂简历推荐,帮助诸多学员顺利转岗,完成毕业论文,专利或作业,部分学员评价如下

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欢迎关注《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》,学习评分卡,集成树,神经网络算法等系统化风控建模内容。
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