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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)適應(yīng)性很強(qiáng)的模型，在回歸問題和分類問題中都有大量的實(shí)際應(yīng)用。由于其模型的多樣性，針對(duì)不同的場(chǎng)景可衍生出不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)...

行為評(píng)分卡在風(fēng)控領(lǐng)域中起著違約監(jiān)控與額度管理的作用。此外，在巴塞爾模型里，內(nèi)部評(píng)級(jí)法模型(Internal Rating Based M...

在分類任務(wù)中，除了邏輯回歸、SVM、決策樹等簡(jiǎn)單模型外，還有例如隨機(jī)森林之類的集成模型，GBDT就是其中一類代表的梯度提升模型。 1.梯...

1.模型的區(qū)分度 評(píng)分模型的作用是通過分?jǐn)?shù)將好壞樣本進(jìn)行區(qū)分。理想情況下，所有非違約人群的分?jǐn)?shù)均高于違約人群的分?jǐn)?shù)。因此我們需要某些統(tǒng)計(jì)...

在分類場(chǎng)景中，邏輯回歸模型是常用的算法。它具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可解釋性強(qiáng)、概率輸出軟分類等特點(diǎn)。 1.邏輯回歸模型 在分類模型中，目標(biāo)...

風(fēng)控建模常用邏輯回歸模型，模型的特征必須是數(shù)值型特征，因此需要對(duì)類別型特征進(jìn)行編碼；此外，為了獲得模型的穩(wěn)定性，建模時(shí)需要對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)...

在構(gòu)建評(píng)分卡模型的工作中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征構(gòu)建工作是至關(guān)重要的一步。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以有效處理缺失值和異常值，從而增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性。特征構(gòu)...

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的興起，越來越多的金融風(fēng)控人員將量化模型引入到風(fēng)控業(yè)務(wù)當(dāng)中去。這意味著數(shù)據(jù)分析技術(shù)在金融風(fēng)控工作中...

1.vintage分析 vintage分析被廣泛應(yīng)用于金融信貸產(chǎn)業(yè)，分析的方法是針對(duì)不同時(shí)期產(chǎn)生的信貸賬戶分別進(jìn)行跟蹤，按照賬齡的長(zhǎng)短進(jìn)...