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