風(fēng)險就是損失的可能性,風(fēng)險經(jīng)營就是平衡損失的可能性和收益期望,風(fēng)險策略是具體的抓手。 一、策略體系的構(gòu)建 目標(biāo):滿足實際的業(yè)務(wù)需求。 策略架構(gòu)搭...
解決的主要問題是過擬合(Over fitting),用于模型調(diào)參和模型選擇,確定測試集用于驗證的模型。 決不能使用測試集(X_test)來進(jìn)行參...
一、數(shù)據(jù)清洗 在討論具體的方法前,想討論一個大前提,數(shù)據(jù)的預(yù)處理是否是測試集和訓(xùn)練集一起進(jìn)行?答案是不要。 簡單而言,就是不應(yīng)當(dāng)把測試的信息引入...
溫故而知新,可以為師也。 至于為什么要加入深度學(xué)習(xí)的對比,是想通過前沿算法的對比,體現(xiàn)出LR的優(yōu)勢與特點,以及深度學(xué)習(xí)可以期待的用途。 一、邏輯...
一、基本方法論 近似特征的差:適用于聚類、異常值檢測等。電商領(lǐng)域常用的兩個幾乎相等的特征原始訂單價和凈訂單價,相關(guān)系數(shù)0.9,對大多數(shù)用戶而言,...
一、過擬合 模型復(fù)雜度太高的表現(xiàn),模型的泛化能力十分重要,交叉驗證是識別過擬合的好方法。 1、主要原因 數(shù)據(jù)有噪聲,無法避免,會影響訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)...
想起一位招聘的獵頭說過,數(shù)據(jù)人員一年幾十萬,有時公司是會覺得沒什么用,特別是非核心業(yè)務(wù)線。這幾年自己有一些體會,分享一下,歡迎探討。 首先很多業(yè)...
一、樣本與目標(biāo)變量的定義 A卡樣本的確定: 同時考慮實際業(yè)務(wù)特性,如最好至少覆蓋12個月(季節(jié)波動),模型的穩(wěn)定性非常重要。假如模型(數(shù)據(jù)分析)...
一、政策風(fēng)險 房地產(chǎn)三條紅線,恒大債券違約、教培行業(yè)的政策打壓、貿(mào)易戰(zhàn)的影響等。 二、風(fēng)險控制流程 KYC(個人信息驗證)--> 信用風(fēng)險評估(...