scorecardpy 介绍
摘要：前语：平时计算变量IV值时也有调用过scorecardpy库，不过总体来说使用次数不多，对此功能也不是很熟悉，一般都是使用自己内部的库，但是涉及到去其他公司建模，或者是一个封闭的环境时，常常不能使用自己的东西，这就得使用toad或者scorecardpy，下面简单介绍一下，不过着重点还是一下三点：
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2022-04-24 11:53
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toad
摘要：本文主要记录一下toad有关的学习资料，以及操作过程 先把连接放上： github主页: https://github.com/amphibian-dev/toad 文档：https://toad.readthedocs.io 演示:https://toad.readthedocs.io/en/la
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2021-08-09 09:39
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基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划（转）
摘要：文章转自：http://wh.bendibao.com/ditie/linemap.shtml # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 1 17:54:34 2021 @author: Administrator """ #!/usr/bin/e
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2021-04-01 19:00
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建模一些问题的解读
摘要：建模tips 1.数值型特征分箱有什么用处？ 数值型特征本是可以直接入模的，但往往风控人员要对其做分箱，转化为WOE编码进而做标准评分卡等操作。从模型效果上来看，特征分箱主要是为了降低变量的复杂性，减少变量噪音对模型的影响，提高自变量和因变量的相关度。从而使模型更加稳定。 特征分箱的目的： 从模型效
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2021-02-25 20:03
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山东-日照分赛场-公积金贷款逾期预测
摘要：数据链接：http://data.sd.gov.cn/cmpt/cmptDetail.html?id=26 评分标准：给定一个阀值，可根据混淆矩阵计算TPR（覆盖率）和FPR（打扰率） TPR = TP /（TP + FN） FPR = FP /（FP + TN） 其中，TP、FN、FP、TN分别为
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2021-01-27 15:12
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阿里云金融风控-贷款违约预测建模
摘要：直接附上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 16 15:18:33 2021 @author: Administrator """ import pandas as pd import numpy as np import matplo
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2021-01-16 19:27
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电信用户建模
摘要：数据来源 电信用户数据：https://www.datafountain.cn/dataSets/35/details# 1.数据概述与可视化 # 模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im
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2020-09-25 15:16
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Titanic（python）
摘要：数据集中共有12个字段，PassengerId：乘客编号，Survived：乘客是否存活，Pclass：乘客所在的船舱等级；Name：乘客姓名，Sex：乘客性别，Age：乘客年龄，SibSp：乘客的兄弟姐妹和配偶数量，Parch：乘客的父母与子女数量，Ticket：票的编号，Fare：票价，Cabi
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2020-09-24 17:01
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建模技巧
摘要：本文目录 1.数据预处理 2.特征构建 3.特征选择 4.LightGBM模型构建 5.自动调参方法 一.数据预处理 1.1 离群点处理 Tukey Method: 一种利用数据四分位差的检测方法。通过计算特征的 IQR 四分位差，得到 outlier_step=1.5*IQR，如果值大于(上四分位
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2020-09-22 15:52
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阿里云-建模比赛
摘要：数据地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/information 1.导入模块和数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as p
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2020-09-14 17:20
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阿里云的金融风控-贷款违约预测_模型融合
摘要：模型融合 5.1 学习目标 将之前建模调参的结果进行模型融合。 尝试多种融合方案，提交融合结果并打卡。（模型融合一般用于A榜比赛的尾声和B榜比赛的全程） 5.2 内容介绍 模型融合是比赛后期上分的重要手段，特别是多人组队学习的比赛中，将不同队友的模型进行融合，可能会收获意想不到的效果哦，往往模型相差
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2020-09-11 17:52
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阿里云的金融风控-贷款违约预测_建模和调参
摘要：建模与调参 4.1 学习目标 学习在金融分控领域常用的机器学习模型 学习机器学习模型的建模过程与调参流程 4.2 内容介绍 逻辑回归模型： 理解逻辑回归模型； 逻辑回归模型的应用； 逻辑回归的优缺点； 树模型： 理解树模型； 树模型的应用； 树模型的优缺点； 集成模型 基于bagging思想的集成模
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2020-09-11 17:37
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阿里云的金融风控-贷款违约预测_特征工程
摘要：特征工程 项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 3.1 学习目标 学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法 学习特征交互、编
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2020-09-11 16:15
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阿里云的金融风控-贷款违约预测_数据分析
摘要：一、赛题数据 数据大家可以到官网去下载：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/information需要报名后才可以下载数据 赛题以预测用户贷款是否违约为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超
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2020-09-11 15:21
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机器学习from(zhouxun-old leader)
摘要：Main: Template.py Template.py 为主要流程部分，依次实现： Train Test Split Missing Imputation Feature Selection Cap and Floor Data Scaling Model Selection Feature R
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2020-08-31 17:10
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Kaggle经典数据分析项目：泰坦尼克号生存预测！
摘要：数据分析练手项目： 开源项目《动手学数据分析》：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis DCIC 2020算法分析赛：DCIC 是国内少有的开放政府真实数据的经典赛事，对能力实践，学术研究等都提供了很好的机会。https://
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2020-08-26 10:12
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基于机器学习的文本分类NLP基本介绍
摘要：一、学习目的： 1 学会TF-IDF的原理和使用 2 使用sklearn的机器学习模型完成文本分类 二、处理文本方法： 1 One-hot（独热编码） 2 Bag of Words（词袋） 3 N-gram 4 TF-IDF 分数 下面具体介绍每种方法 2.1.one-hot 即将每一个单词使用一个
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2020-08-04 18:53
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数据分析EDA学习总结
摘要：探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）：是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 其主要的工作包含： 1 对数据进行清洗， 2 对数据进行描述（描述统计量，图表）， 3 查看数据的分布， 4 比较数据之间的关系， 5 培养对数据的直觉和对数据进行总结 ED
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2020-08-03 18:45
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电信用户流失数据分析
摘要：电信用户数据：https://www.datafountain.cn/dataSets/35/details# 将装有该字典的Excel表导入到python中 import pandas as pd dict_name=pd.read_excel('F:\\python\\电信用户数据\\电信用户数
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2020-07-17 16:14
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天池二手车_特征工程
摘要：前面已经做了类别和连续特征的分析，本文将针对特征工程进行 导入数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matp
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2020-07-15 18:32
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