python风控建模实战lendingClub-

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  • 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)
    • python金融风控评分卡模型和数据分析概述(必看)
    • 玩转python风控模型
  • python编程环境搭建

    • 风控建模语言,python,R,SAS优劣对比
    • Anaconda快速入门指南
    • Anaconda下载安装
    • canopy下载和安装
    • Anaconda Navigator导航器05:38
    • Anaconda安装不同版本python
  • python安装包

    • python第三方包安装(pip和conda install)
    • Python非官方扩展包下载地址
    • pip install --user --upgrade package升级包
    • pip install失败报错五种解决方案
    • pip查看包信息list_show_help_freeze
    • Anaconda下载镜像更换-下载超音速(选修)
    • 如何创建python虚拟编程环境-避免项目包版本冲突(选修)
  • Jupiter Notebook概述

    • 为什么使用jupyter notebook及如何安装
    • 如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容?
    • jupyter基本文本编辑操作
    • jupyter生成在线PPT汇报文档
    • jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案
    • jupyter notebook创建标题和文字描述
    • jupyter notebook如何上传图片和下载脚本
  • python编程基础

    • Python文件基本操作
    • python官网
    • 变量_表达式_运算符_值
    • 字符串string
    • 列表list
    • 程序的基本构架(条件,循环)
    • 数据类型_函数_面向对象编程
    • python2和3区别
    • 编程技巧和学习方法
  • python oop面向对象编程(选修)

    • python面向对象编程1_类和实例
    • python面向对象2_实例属性可以与众不同
    • python面向对象3_self代表实例本身
    • python面向对象编程4_init()初始化方法
    • python面向对象5_属性和方法区别
    • python面向对象6_函数和方法区别
    • python面向对象7_类变量
    • python面向对象8_父类和子类
    • python面向对象9_私有变量
    • python面向对象10运算符重载
  • python机器学习基础知识

    • UCI机器学习数据库介绍
    • 机器学习书籍推荐
    • 如何选择算法
    • sklearn机器学习算法速查表
    • python数据科学常用的库
    • python数据科学入门介绍(选修)
  • lendingClub业务介绍(P2P鼻祖)

    • lendingClub业务简介
    • lendingclub债务危机及深层次时代背景
    • lendingClub官网数据下载(或本集参考资料下载)
    • lendingclub数据集应用
  • 模型开发基础知识python脚本讲解

    • 数据读取read_excel和read_csv
    • 数据划分train_test_split
    • LogisticRegression()模型构建和训练fit()
    • 模型预测predict和predict_proba区别
    • 模型验证的python脚本讲解
    • pickle保存模型包
  • catboost基础介绍

    • catboost基础知识讲解-比xgboost更优算法登场
    • catboost官网介绍
  • lengding Club实战_catboost分类器模型

    • 数据清洗和首次变量筛选
    • catboost第三方包下载和安装
    • import导入建模的包
    • 读取数据和描述性统计
    • train,test训练和测试数据划分
    • fit训练模型
    • 模型验证概述
    • 树模型需要相关性检验吗?
    • 交叉验证cross validation
    • 混淆矩阵理论概述,accuracy,sensitivity,precision,F1分数
    • 混淆矩阵python脚本实现
    • 计算模型ks(Kolmogorov-Smirnoff)
    • catboost1_建模脚本连贯讲解
    • catboost2_第二次变量筛选
    • catboost3_分类变量cat_features使用
  • KS(Kolmogorov–Smirnov)模型区分能力指标

    • KS简介
    • step1获取模型分
    • step2_计算ks_方法1
    • step3_计算ks_方法2
    • step4_计算ks_excel推理
    • step5_绘制KS图
    • step6_KS评估函数
    • step7_KS脚本汇总_分治算法
    • step8_KS缺陷
  • AUC(Area Under Curve)模型区分能力指标

    • excel绘制ROC曲
    • python计算AUC很简单
    • python轻松绘制ROC曲线
    • AUC评估函数_AUC多大才算好?
    • Gini基尼系数基本概念和AUC关系
  • pickle保存模型

    • pickle保存和导入模型包_避免重复训练模型时间
  • PSI模型稳定性评估指标(上)

    • 拿破仑和希特勒征服欧洲为何失败?数学PSI指标揭露历史真相
    • excel手把手教你推导PSI的计算公式
    • PSI计算公式奥义
    • PSI的python脚本讲解
  • PSI模型稳定性评估指标(下)

    • step1.筛选lendingClub2018年Q3和Q4数据
    • step2_计算train,test,oot模型分
    • step3.计算Q3和Q4模型分PSI
    • PSI脚本修正-Q4数据发生重大迁移
  • 模型维度与边际效应

    • 边际效应基本概念
    • 模型维度与边际效应,变量越多越好吗?
    • 降维实操,结果让人吃惊!
    • 模型变量数量越多,区分能力(ks)越高吗?
    • 好特征胜过好算法
    • 统计学随机抽样VS大数据
  • catboost分类变量处理

    • One-hot encoding热编码
    • cat_features分类变量处理(数值型)1
    • cat_features分类变量处理(字符串类型)
    • 不同分类变量处理方法的结果对比
  • catboost调参

    • GridSearchCV网格调参简述
    • iterations树的颗树
    • eval_metric评估参数(logloss_AUC_Accuracy_F1_Recall)
    • learning_rate学习率
    • 树深度depth(max_depth)
    • l2_leaf_reg正则系数L2调参
  • 多算法比较

    • xgboost分类器模型
    • lightgbm分类器建模
    • 逻辑回归分类器和多算法比较结果
  • SHAP(SHapley Additive exPlanations)机器学习解释神器

    • 我们的疑惑,不同算法变量重要性不一致?
    • SHAP-机器学习可解释性算法介绍_优点及缺点
    • shap分析单个用户变量重要性-瀑布图和散点图
    • shap的summary_plot和force_plot
    • summary_plot对所有实例shap值分析
    • shap dependence_plot变量和模型预测关系
  • 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?
    • 解决非平衡数据方法(欠采样,过采样,SMOTE)
    • lendingclub数据集SMOTE非平衡数据的python脚本讲解
    • 非平衡数据处理可能对OOT数据过度拟合
  • stacking融合模型-kaggle模型竞赛大杀器

    • stacking融合模型原理
    • python脚本-stacking融合模型
  • 机器学习多分类解决方案

    • 红酒多分类模型项目实战-multiClass
    • 多分类模型AUC计算和ROC可视化(选修)
  • 中国移动用户信用智能评分模型

    • 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
    • 中国移动用户画像和用户评分规则逆向破解
    • 线性回归基础知识(最小二乘法OLS)
    • 梯度下降法gradient descent
    • 误差error_偏差bias_方差variance
    • shrinkage特征缩减技术_正则化
    • ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
    • sklearn_ridge岭回归脚本
    • 逻辑回归_regression脚本
    • 支持向量回归SVR脚本
    • 随机森林randomForest回归脚本
    • xgboost regression回归脚本
    • catboost regressor回归脚本
    • lightgbm基础知识讲解
    • lightgbm regressor回归脚本
    • sequencial线性模型回归预测脚本
  • Keras深度学习神经网络算法-移动用户智能评分模型

    • Kearas深度学习模型介绍和包安装
    • Keras的sequencial建立移动用户智能评分模型
    • 优化算法Adam_SGD_RMSprop调参比较
    • epoch和batch_size调参测试
  • 风控管理和诈骗中介

    • 风控管理常识和误区
  • 附录

    • 金融风控术语中英文字典
  • lendingclub自动化数据清洗(选修)

    • csv读取数据报编码错误解决方案
    • df.info()函数显示变量数据类型
    • 目标变量数据清洗-调用replace和rename函数
    • 删除缺失率高_重要性低变量-drop函数
    • 删除相关性高且变量重要性低变量
    • 类别变量缺失值填充
    • 类别变量ordinal values数据清洗
    • 多值无序变量(nominal values)数据清洗-one hot
    • catboost自动处理类别变量

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