如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型

『课程目录』:  
01.数据分析的基本概念
02.数据可视化
03.数据分析的常用模型
04.数据分析的常用工具
05.互联网金融简介和特点
06.互联网金融的主要模式
07.常见的个人信贷产品
08.个贷产品中的风险(上)
09.个贷产品中的风险(下)
10.评分卡模型简介
11.特征构造
12.数据的质量检验
13.代码实现
14.特征的分箱
15.特征信息值与数值编码、单变量分析 、多变量分析
16.概念补充说明
17.代码实现
18.逻辑回归模型的基本概念
19.基于LR模型的评分卡构建工作
20.尺度化2
21.模型的区分度与预测性
22.模型的平稳性、模型调优以及代码讲解
23.神经网络模型的概述、激活函数与损失函数
24.反向传播法
25.实际案例
26.代码讲解
27.Gradient Boosting的概念
28.GBDT模型简介
29.GBDT的升级版:XGBoost
30.XGBoost模型在信贷风控中的应用
31.元模型与集成模型
32.Bagging
33.Boosting
34.Stacking
35.案例及代码
36.基本概念
37.特征构造
38.模型开发
39.标签缺失的定义
40.补全标签的方法(上)
41.补全标签的方法(下)
42.案例与代码
43.过采样与欠采样
44.SMOTE
45.样本权重法与案例

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