风控建模
lendingclub实战
catboost算法
lightgbm算法
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- 第一章：python风控建模实战lendingclub介绍视频
- python风控建模实战lendingclub介绍视频（必看） 免费 07:20
- python金融风控评分卡模型和数据分析概述（必看） 免费 06:03
- 第二章： python编程环境搭建
- 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比 免费 02:47
- Anaconda快速入门指南 07:17
- Anaconda下载安装 07:02
- canopy下载和安装 03:47
- Python非官方扩展包下载地址 02:21
- Anaconda安装不同版本python 03:52
- jupyter基本文本编辑操作 05:30
- jupyter生成在线PPT汇报文档 03:31
- 第三章：python编程基础
- Python文件基本操作 05:23
- python官网 01:58
- 变量_表达式_运算符_值 03:40
- 字符串string 02:28
- 列表list 06:52
- 程序的基本构架（条件，循环） 09:10
- 数据类型_函数_面向对象编程 06:10
- python2和3区别 04:39
- 编程技巧和学习方法 05:54
- 第四章： python机器学习基础知识
- UCI机器学习数据库介绍 02:19
- 机器学习书籍推荐 02:59
- 如何选择算法 03:57
- sklearn机器学习算法速查表 02:29
- python数据科学常用的库 13:14
- python数据科学入门介绍（选修） 55:15
- 第五章：lendingClub业务介绍（P2P鼻祖）
- lendingClub业务简介 10:18
- lendingclub债务危机及深层次时代背景 20:05
- 第六章：模型开发基础知识python脚本讲解
- 数据读取read_excel和read_csv 04:19
- 数据划分train_test_split 09:41
- 模型验证的python脚本讲解 13:04
- pickle保存模型包 05:59
- 第七章：catboost基础介绍
- catboost官网介绍 06:38
- 第八章：lengding Club实战_catboost分类器模型
- 数据清洗和首次变量筛选 04:01
- catboost第三方包下载和安装 02:54
- import导入建模的包 05:37
- 读取数据和描述性统计 04:59
- train，test训练和测试数据划分 05:54
- fit训练模型 05:28
- 模型验证概述 13:53
- 树模型需要相关性检验吗？ 04:27
- 交叉验证cross validation 04:36
- 混淆矩阵python脚本实现 07:45
- catboost1_建模脚本连贯讲解 08:06
- catboost2_第二次变量筛选 10:04
- 第九章：KS（Kolmogorov–Smirnov）模型区分能力指标
- KS简介 10:15
- step1获取模型分 07:09
- step2_计算ks_方法1 05:53
- step3_计算ks_方法2 13:26
- step4_计算ks_excel推理 04:02
- step5_绘制KS图 17:47
- step6_KS评估函数 08:18
- step7_KS脚本汇总_分治算法 06:06
- step8_KS缺陷 03:02
- 第十章：AUC（Area Under Curve）模型区分能力指标
- excel绘制ROC曲 04:16
- python计算AUC很简单 05:16
- python轻松绘制ROC曲线 06:53
- AUC评估函数_AUC多大才算好？ 06:15
- Gini基尼系数基本概念和AUC关系 23:32
- 第十一章：pickle保存模型
- 第十二章：PSI模型稳定性评估指标（上）
- excel手把手教你推导PSI的计算公式 07:10
- PSI计算公式奥义 09:59
- PSI的python脚本讲解 12:43
- 第十三章：PSI模型稳定性评估指标（下）
- step3.计算Q3和Q4模型分PSI 19:24
- 第十四章：模型维度与边际效应
- 边际效应基本概念 03:24
- 模型维度与边际效应,变量越多越好吗？ 10:40
- 降维实操，结果让人吃惊！ 13:10
- 模型变量数量越多，区分能力（ks）越高吗？ 08:56
- 第十五章：catboost分类变量处理
- One-hot encoding热编码 02:00
- cat_features分类变量处理（数值型）1 12:01
- 不同分类变量处理方法的结果对比 01:44
- 第十六章：catboost调参
- GridSearchCV网格调参简述 08:39
- iterations树的颗树 11:39
- learning_rate学习率 12:44
- 树深度depth（max_depth） 10:40
- l2_leaf_reg正则系数L2调参 02:29
- 第十七章：多算法比较
- xgboost分类器模型 06:46
- lightgbm分类器建模 05:06
- 逻辑回归分类器和多算法比较结果 08:20
- 第十八章：非平衡样本数据imbalanced data
- 非平衡数据是什么？对模型有什么坏处？ 06:08
- 解决非平衡数据方法（欠采样，过采样，SMOTE） 10:30
- 第十九章：消费者信用评分实战_回归模型
- 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战 03:40
- 线性回归基础知识（最小二乘法OLS） 11:28
- 梯度下降法gradient descent 04:57
- shrinkage特征缩减技术_正则化 05:47
- sklearn_ridge岭回归脚本 01:54
- 逻辑回归_regression脚本 03:18
- 支持向量回归SVR脚本 03:44
- 随机森林randomForest回归脚本 07:09
- xgboost regression回归脚本 02:26
- catboost regressor回归脚本 02:54
- lightgbm基础知识讲解 22:41
- lightgbm regressor回归脚本 06:17
- sequencial线性模型回归预测脚本 06:49
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第二章： python编程环境搭建
第五章：lendingClub业务介绍（P2P鼻祖）
第六章：模型开发基础知识python脚本讲解
第八章：lengding Club实战_catboost分类器模型
第十九章：消费者信用评分实战_回归模型
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适用人群
消费金融，现金贷等线上贷款场景风控建模相关工作人员；大学生建模论文，涉及贷前审批模型人员。
课程介绍
针对消费金融，现金贷等场景，教会学员用python+catboost等算法建立风控审批模型。实操项目包括P2P的lendingClub和消费者信用评分百万奖金挑战赛。
课程讨论
python风控模型
来源：python风控建模实战lendingclub介绍视频（必看）