woe、iv、ks的计算和定义
摘要：https://www.cnblogs.com/wqbin/p/10547628.html WOE的全称是“Weight of Evidence”，即证据权重。WOE是对原始自变量的一种编码形式。 要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分组处理（也叫离散化、分箱等等，说的都是一个意思）。
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决策树原理加例子
摘要：网站 1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/197476119 #综合 2：https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/94653402 #信息增益率 3：https://zhuanlan.zhihu.com/p/4932
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模型理论知识
摘要：人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的
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模型评价指标
摘要：准确率、召回率 网址 ：https://blog.csdn.net/seagal890/article/details/105059498 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类。 False Negative（FN）：假负类。样本的真实类别是正
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逻辑回归思路
摘要：整体建模思路 1、拿到样本先分训练集和测试集，0.7或0.8，根据样本数量考虑是否增加验证集，本次不增加验证集。 2、对训练集样本进行初筛。iv大于0.01，相关系数低于80%，缺失率根据变量中文名无特殊情况，不得高于80%。 3、对训练集先用决策树分6-8箱。此时对变量进行二次筛选。主要考虑变量是
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XGB调参思路
摘要：（1）选择较高的学习率，例如learning_rate=0.1，这样可以减少迭代用时。 （2）然后对 (max_depth , min_child_weight) , （3）在第二步确定的基础上调整 gamma , （4）subsample, colsample_bytree 这些参数进行调整。 （
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