Python金融风控模型案例实战大全
大家好,我是Toby老师,今天介绍
《Python金融风控模型案例实战大全》。
1.《Python金融风控模型案例实战大全》程覆盖多个核心知识点,包括风控建模全流程知识介绍,信用评分卡,信用评分卡知识包含个人信用评分卡和企业信用评分卡知识;集成树算法xgboost,lightgbm,catboost,神经网络算法,多个异常值检测算法,多个变量筛选算法,数据清洗全流程等,可用于kaggle竞赛或银行模型项目。
2.《Python金融风控模型案例实战大全》还覆盖风控业务常识等核心知识,就业指导等软知识,有助于学员就业和工作时少踩坑。
3.《Python金融风控模型案例实战大全》设计由易到难,包含Python编程环境搭建,机器学习基础知识介绍,有助于小白快速入门和学习。
4.《Python金融风控模型案例实战大全》有多个实战案例,包括
(1)德国信用数据集Germancredit,个人信用评级模型;
(2)银行give me some credit数据集,个人信用评级模型
(2)美国p2p鼻祖,现为金融科技公司的lendingclub数据集;
(3)中国移动用户信用智能评分数据集;
(4)江苏城投企业数据集,企业信用评级模型。
《Python金融风控模型案例实战大全》更多实战案例会定期更新,是金融科技从业人员葵花宝典,大家记得收藏。
Python金融风控模型案例实战大全
适用人群和用途
银行,消费金融,小额贷,现金贷等线上贷款场景的风控建模相关工作人员,贷前审批模型人员或想今后从事模型岗位工作人员。
用于论文,作业,专利,大学生fintech建模竞赛,工作项目等等。
《Python金融风控模型案例实战大全》针对消费金融,现金贷等线上贷款场景,教会学员了解风控发展历史和风控模型基础知识。
互联网充斥着各种数万元的天价和错误信息,其中部分正确信息夹杂着少量错误知识。别说新手,很多老鸟也很难辨别。例如相关性大于0.6的变量要删除?缺失率高于50%的变量要删除?变量越多,模型AUC越高?评分卡哪种分箱算法最优?catboost类别变量申明后,模型AUC一定提高?xgboost是最好集成树算法?lightgbm缺点是啥?评分卡模型和逻辑回归模型区别是什么?
作者
重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司创始人,持牌照消费金融模型专家,有金融风控模型算法专利,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。原创,版权所有。
《Python金融风控模型案例实战大全》目录如下
部分技术细节展示
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