神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個適應(yīng)性很強(qiáng)的模型彤守,在回歸問題和分類問題中都有大量的實際應(yīng)用涣旨。由于其模型的多樣性姿搜,針對不同的場景可衍生出不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)淆院,神經(jīng)...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個適應(yīng)性很強(qiáng)的模型彤守,在回歸問題和分類問題中都有大量的實際應(yīng)用涣旨。由于其模型的多樣性姿搜,針對不同的場景可衍生出不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)淆院,神經(jīng)...
行為評分卡在風(fēng)控領(lǐng)域中起著違約監(jiān)控與額度管理的作用竭贩。此外颗搂,在巴塞爾模型里寨蹋,內(nèi)部評級法模型(Internal Rating Based M...
在包括違約預(yù)測在內(nèi)的諸多場景中,越來越多的建模人員應(yīng)用集成模型取得了不錯的成效擂涛。典型的集成方式包括bagging,boosting和st...
在分類任務(wù)中逢净,除了邏輯回歸、SVM歼指、決策樹等簡單模型外,還有例如隨機(jī)森林之類的集成模型甥雕,GBDT就是其中一類代表的梯度提升模型踩身。 1.梯...
1.模型的區(qū)分度 評分模型的作用是通過分?jǐn)?shù)將好壞樣本進(jìn)行區(qū)分社露。理想情況下挟阻,所有非違約人群的分?jǐn)?shù)均高于違約人群的分?jǐn)?shù)。因此我們需要某些統(tǒng)計...
在分類場景中,邏輯回歸模型是常用的算法附鸽。它具有結(jié)構(gòu)簡單脱拼、可解釋性強(qiáng)、概率輸出軟分類等特點坷备。 1.邏輯回歸模型 在分類模型中熄浓,目標(biāo)...
風(fēng)控建模常用邏輯回歸模型,模型的特征必須是數(shù)值型特征省撑,因此需要對類別型特征進(jìn)行編碼赌蔑;此外,為了獲得模型的穩(wěn)定性竟秫,建模時需要對數(shù)值型特征進(jìn)...
在構(gòu)建評分卡模型的工作中娃惯,數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征構(gòu)建工作是至關(guān)重要的一步。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以有效處理缺失值和異常值肥败,從而增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性趾浅。特征構(gòu)...
隨著大數(shù)據(jù)、人工智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的興起馒稍,越來越多的金融風(fēng)控人員將量化模型引入到風(fēng)控業(yè)務(wù)當(dāng)中去皿哨。這意味著數(shù)據(jù)分析技術(shù)在金融風(fēng)控工作中...
1.vintage分析 vintage分析被廣泛應(yīng)用于金融信貸產(chǎn)業(yè),分析的方法是針對不同時期產(chǎn)生的信貸賬戶分別進(jìn)行跟蹤佛舱,按照賬齡的長短進(jìn)...