2020年9月11日
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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文