租房分期产品用户风险识别与分析主要内容背景介绍数据抓取1.了解一下网络连接远离和爬虫原理，方便大家理解网页爬取！2.知道用哪些工具爬取网页数据。3.熟悉主要的爬虫流程数据分析性别与年龄区域订单状态芝麻分分值分布授信额度和借款期限结论应用附:爬虫code 主要内容本案例主要从背景、数据抓取、数据分析和结论四个部分进行介绍租房分期产品好坏用户识别与分析。背景介绍租房分期产品是基于租赁场景下，根据租客
## 风险预测模型的实现流程
在金融、医疗、环境等领域，风险预测模型是必不可少的工具。对于刚入行的小白来说，理解并实现一个风险预测模型并不是一项简单的任务。本文将为你详细介绍如何使用 Python 实现一个简单的风险预测模型。
### 一、实施步骤
以下是实现风险预测模型的步骤。可以通过表格展示这些步骤，以便于理解和组织。
| 步骤 | 描述 |
介绍中风是一种可导致人死亡的一种严重的疾病，如果及时治疗，可以挽救一个人的生命并善待他们。可能有 n 种因素会导致中风，在本文，将尝试分析其中的一些。从Kaggle获取了数据集。它有 11 个变量和 5110 个观测值。https://www.kaggle.com/fedesoriano/stroke-prediction-dataset导入库为了完成任何任务，需要工具，而在 python 中有很
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2023-11-16 16:25:23
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临床预测模型的评价可以从：1.区分能力，2.临床有效性，3.校准度这三个方面去评价1.临床预测模型的区分度评价 区分度的评价标准：1.1C指数1.1.1 C指数原理推导重点：AUC也称为C指数1…1.2 C指数研究案例1.2.净重新分类指数NRI1.2.1 NRI计算原理1.2.2 研究实例1.3.综合判别改善指数IDI1.3.1 IDI的计算公式1.3.2 IDI的研究实例2.临床预测模型的校准
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2024-06-13 15:29:29
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总第241篇/张俊红在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。1.MSEMSE是Mean Square Error的缩写，表示均方误差，具体公式如下：该公式表示每个
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2024-01-24 13:54:39
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在医疗保健领域，通过数据分析预测疾病风险的技术正在成为提升患者健康管理的重要工具。本文将深入探讨如何利用 Python 构建疾病风险预测模型，涉及从初始技术痛点到实际应用的整个过程。
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在我们的项目初期，面临着如何精准、及时地预测患者疾病风险这一核心技术痛点。具体来说，我们需要解决的问题包括：
> “我们希望通过数据模型分析患者的历史健康数据，准确预测他们的疾病风险，从而实现早期干预。
在信贷风控场景中，我们经常接触到机器学习的分类模型，例如贷前的违约预测、贷中的风险预警、贷后的价值分层等，可以说分类模型是信贷模型体系的主要内容。对于分类模型效果的评估，我们也相对比较熟悉，常用的宏观评价指标包括KS、AUC、Accuracy、Precision、Recall、F1_score等，但在模型实际应用过程中，由于模型应用业务场景的区别，以及建模人员处理方法的差异，针对以上常见评估指标并
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2023-10-06 22:53:36
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01 Summary 开篇三个要点风险模型非常重要。通过控制风险，可以提高IR，这比寻找新因子容易得多。大部分的风险模型使用时序方法或截面方法，各有优劣。报告给出一个混合方法进行风险建模，风格风险适合用截面模型建模，市场、地域、板块、宏观因素更适合用时序模型建模，给出了一个将二者组合到一起的方法。 听起来非常的完美。EM算法+贝叶斯先验。用EM算法估计风险模型，
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2023-08-02 20:13:25
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数学建模中的ARMA模型和ARIMA模型的使用实例（含代码）原文地址：对于较少时间段的时间预测，因为数据量较少，所以直接使用神经网络是不现实的，这里用的比较多的是时间序列模型预测和灰色预测，这里介绍一下时间序列中ARMA模型和ARIMA模型使用的实际例子提供的一种误差检验： 算法流程图：1. 原始数据这里是前九天的数据流量，一共有216个记录点2. 寻找平稳时间序列这里使用的是消除季节性和消除趋势
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2024-01-10 13:36:25
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基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢？这是一个我们需要去好好考量的问题。一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这就要求预测模型不仅要有很好的区分度(D
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2024-01-24 19:44:57
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前言：我国每年都有上市公司因为面临突如其来的财务问题而使自身蒙受损失，同样利益相关者的经济遭到一定的损失以及会产生负面的影响，甚至对整个市场环境也会造成恶劣冲击。目前的经济环境中，信息不对称是一种普遍现象，因此，智能财务风险预警模型是必要的，以预测和防范上市公司潜在的财务问题。本文介绍K—近邻算法如何在智能财务风险预警模型中应用。智能财务风险预警方法—K-近邻算法一、K-近邻算法模型介绍
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2023-12-19 21:05:53
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今天有粉丝找我做一个竞争风险模型，顺便给大家写一个简易的教程，有问题大家直接私信，根据您的需求，一直做到您满意。竞争风险模型这个东西还是临床医生用的多：很直观的情景就是：研究治疗方案A和白血病复发的关系，如果患者在去医院复查的路上出车祸意外死亡了，就观察不到白血病复发了，也就是说“车祸死亡” 和“复发”存在竞争。这样的现象在医学研究中，非常常见！你想研究A因素导致的病人死亡，可是现实情况是病人常常
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2024-01-12 15:04:54
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【临床预测模型】第一部分： 诊断模型or 预后模型一，诊断模型（Diagnostic Model）1、定义：用来预测个体患者患有某种疾病的概率；1）通常应用于：特定群体，表现出某种症状的患者； 2）结局变量：患者当前状态（是否患病）2、诊断模型是诊断试验准确性研究的延伸；概率思维：诊断结果不再是阴阳，而是当前患有某疾病的可能性。 预测因子和结局指标，应该“同时间”测量。3、诊断论文的特点：1）标题
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2023-11-26 20:28:26
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在这篇文章中，我会详细记录如何使用 Python 实现 LSTM 模型来预测风险违约。这个过程会涉及到背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化、应用场景等几个重要部分。
我开始从背景描述入手。近年来，金融行业对风险控制的需求越来越高。在 2020 年至 2023 年间，数据驱动的决策变得越来越普遍。金融机构开始探索使用深度学习技术来进行违约风险预测。长短期记忆网络（LSTM）是一种能够捕
Python上市公司风险评估模型的构建与应用
在当今金融市场，准确评估上市公司的风险是投资决策的重要组成部分。Python作为一个强大的数据处理工具，广泛应用于风险评估模型的构建。本文将深入探讨如何使用Python构建上市公司风险评估模型的全过程，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展等关键环节。
## 环境准备
首先，我们需要搭建好开发环境，确保所有依赖项都正确安装
在项目管理当中，要尽量将风险前置，尽量保证风险可控。 不管项目管理做得再好，项目风险总是存在的，有的风险可以杜绝，有的风险可以防范，有效的风险防范计划可以降低不确定性因素对项目工期的影响，保证项目的顺利进展。风险防范的工作可以包含以下方面： 1、制定一套项目风险防范的体系，包含：风险识别，风险确认，风险应对等方面的完整内容。这部分工作一般来讲，会由公司级项目管理体系来进行定义和规范。 2、针对项目
今天教大家如何用Python写一个电信用户流失预测模型。之前我们用Python写了员工流失预测模型，这次我们试试Python预测电信用户的流失。01、商业理解流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司、互联网服务提供商、保险公司等经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个新客户
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2024-02-01 20:22:11
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文章目录一、流失预测意义二、需求分析模型标签：那该怎么办呢？三、特征工程（1）特征数据源（2）选择特征四、算法选择·逻辑回归算法（1）逻辑回归算法简介（2）实现步骤五、代码开干（1）样本数据（2）待预测分类数据（3）代码实现 一、流失预测意义每个企业都渴望建立和保持一个忠实的客户群，而事实是由于各方面原因不可避免的会流失一些用户。 如果我们根据用户的活跃度及消费情况，判断用户的流失意向，及时对有
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2023-11-24 02:30:10
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企业破产预测选题背景企业破产是商品经济的必然产物.在社会主义商品经济条件下,企业破产也是一种客观存在的经济现象.新中国的第一部《企业破产法》已经诞生,它的实施必将促进企业努力改善经营管理,提高经济效益,保护债权人和债务人的合法权益.企业破产无疑会给社会经济造成一系列严重损失.因此,预防和控制企业破产具有重大的社会经济意义.一个有效的企业破产预测模型无论是对国家的物资,资金,劳工等部门的计划和政策,
我们都知道线性回归例程非常简单易懂。如果它明确指出自变量的值增加1点，则因变量增加b个单位。但是，在预测离散变量时 - 例如，客户是否会与服务提供商保持联系，或者是否会下雨 - 逻辑回归将会发挥作用。没有很多不同的值，结果只能是1或0。在本文中，我们将学习如何在Excel中构建一个简单的客户流失模型，我们将使用Solver通过减少交叉熵误差来优化此模型。在我们深入了解逻辑回归的细节之前，让我们理解
原创
2023-05-31 03:48:20
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