python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)

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黑科技2：《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》体现算法集体智慧，融合模型应用，可能比单一算法模型性能更优

黑科技3：《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持深度学习Keras模型应用，解决研究生，博士生模型论文痛点

黑科技4：《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持机器学习多分类模型，金融风控建模中，有时需要对客户三分类：好客户，坏客户，灰度客户。但互联网上相关资料甚少，教程完美解决此难题。

《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持多分类模型的ROC绘制

黑科技5：逻辑回归解释性一家独大？《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》提供独特算法支持机器学习可解释性，打破机器学习不可解释的痛点。

《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》引用经典博弈论算法，对变量重要性合理排序。

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黑科技6：《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》教程中模型性能卓越，以give me some credit数据集为例，AUC为0.929，具体模型性能如下：
model accuracy is: 0.9406307593547452
model precision is: 0.9060132575757576
model sensitivity is: 0.6077497220898841
f1_score: 0.7274973861800208
AUC: 0.9290751730536397
good classifier
gini 0.8581503461072795
ks value:0.7107
远超互联网其它相关论文模型性能AUC 0.85。

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