代码实战1 数据2 特征工程2.1 数据清洗2.1.1 数据格式处理2.1.2 缺失值2.1.3 标签处理和选择数据2.2 特征衍生2.3 分箱参考资料 代码实战1 数据来自于lending club print (data.shape) #(39785, 25)
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<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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过去几年，业界不断推进隐私计算在金融场景的实践探索。其中，多方安全计算（MPC）技术可实现对原始数据按用途授权使用，有效避免数据的二次流转，达到数据可用并可控相对更匹配金融行业的联合风控场景需求。多方安全计算技术在金融风控的贷前准入、贷中提额、贷后清退、金融反欺诈等场景中都有着巨大的应用价值，隐语开放平台此次发布的技术方案之所选择MPC路线深度打造，既是因其安全性上可证的优势，也是为金融风控量体裁
概率质量函数 (probability mass function，PMF)是离散随机变量在各特定取值上的概率。 概率密度函数（probability density function，PDF ）是对连续随机变量定义的，本身不是概率，只有对连续随机变量的取值进行积分后才是概率。 累积分布函数（cumulative distribution function，CDF） 能完整描述一个实数随机变量X的
在此数据集（查看文末了解数据获取方式）中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？相关视频有25个变量：1. ID： 每个客户的ID2. LIMIT_BAL： 金额3. SEX： 性别（1 =男，2 =女）4.教育程度：（1 =研究生，2 =本科，3 =高中，4 =其他，5 =未知）5.
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2024-08-26 07:39:04
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《Python金融大数据风控建模实战》 第13章 特征工程进阶本章引言Python代码实现及注释 本章引言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是进一步接近这个上限而已。特征工程在整个机器学习中的重要性不言而喻，而且特征工程严重依赖于行业知识。深度学习的出现给自动特征工程带来了希望，深度学习提出了一种端到端的学习模式，即无须人工特征工程，而只需要给定输入数据与预测目标，模型即可自动实现特
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2024-02-27 10:02:43
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先介绍下金融借贷业务流程：用户前来申请借贷，会先经过欺诈识别，把欺诈团伙和主观欺诈的个人拒绝掉，然后对通过的人做信用评估，最后根据额度模型，算出利润最大化时放款金额。刚才提到了团队欺诈，举个真实的例子。宜人贷在他们的财报中公布的，他们被一个团伙成功撸走了2000多单，当时宜人贷的件均4w， 一下损失了8000w！！那么如何防范这种风险呢。这就是今天要分享的图算法。图可以将这些一个个有良好记录的个体
文章目录一. 前言1.1 一个小故事1.2 为什么要学习概率论二. 初等概率论2.1 离散随机变量2.1.1 伯努利分布2.1.2 二项分布2.1.3 泊松分布2.1.4 几何分布2.2 期望和方差2.2.1 期望和方差概述2.2.2 期望与方差的性质2.2.3 几种常见的离散型随机变量的期望和方差三. 连续型随机变量与分布函数3.1 连续型随机变量3.2 分布函数3.2.1 均匀分布3.2.2
## 实现Python金融风控模型的流程
为了教会刚入行的小白如何实现“Python金融风控模型”，我们可以分为以下几个步骤来进行。
### 步骤一：数据准备
在实现金融风控模型之前，我们首先需要准备好相关的数据。这些数据可以包括客户的个人信息、金融交易记录、信用评分等。我们可以使用Python的pandas库来进行数据的读取和处理。以下是一些常用的代码和注释：
```python
imp
原创
2024-02-07 11:32:09
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# Python金融风控案例解析
随着金融科技的迅速发展，金融风控越来越受到重视。合理的风控措施可以有效降低金融机构的风险损失。本文以“Python金融风控案例”为主题，分析如何利用Python进行金融风险控制的实践。我们将通过一个简单的信用评分模型来展示风控的基本思路。
## 信用评分模型概述
信用评分是评估贷款申请人信用风险的有效工具。模型根据历史数据分析申请人的信用情况，从而为金融机构
金融风控数据建模-冠军方案分享写在前面2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛-冠军团队：三位靓仔成员介绍：团队成员由当下国内赛圈著名选手组成，一月三冠选手宁缺，赛圈网红林有夕，以及最具潜力选手孙中宇组成。赛事地址：https://www.dcjingsai.com/v2/cmptDetail.html?id=319首先还是非常感谢他们提供的冠军方案分享，下面就一起来看看是如何大比分遥遥领先
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2023-12-26 15:27:08
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内容架构：一、什么是风控？风控的全称是风险控制，指的是管理者通过一定的方式和手段把控事情能安全有序的完成；降低甚至消除过程中风险事件发生的可能性，或者是减少和避免风险事件带来的损失。风控其实一直在我们生活中以不同的方式保障着我们的安全。比如我们平时的账号登陆在异地登陆（没在过的登陆位置）会有风险提示，并需要通过验证的方式才能成功登陆，以防盗号危险。因此，风险控制无处不在。二、风控有哪些不同的形式？
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2023-08-10 16:44:06
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不管是传统的银行还是现在流行的互联网金融，风控永远是其核心。前言互联网金融近几年得到了飞速的发展，它在某些方面其实是履行了部分银行的特征，给很多中小企业和个人解决了部分贷款的需求。从字面上来看，互联网金融其实就是互联网+金融的简称，这个词语算是属于中国特有，其实就是通过互联网的手段进行金融的交易，毕竟国有的金融机构覆盖人群范围还是比较狭窄，在交易方式上还是偏重于传统的线下审核和放款手段。互联网金融
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2023-11-14 12:35:58
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这一两期的课程是模型专场。我们知道金融风控模型，不单单指评分卡，而是针对产品营销、定价、授信、管理、催收、监测等业务流程开发的一系列策略、规则、评分卡的集合。 目前，利用有监督、无监督、半监督、深度学习等算法开发的评分卡是风控模型中卓有成效的技术。 模型应用于业务场景，即在特定场景下，利用数据，高效，准确地完成特定的预测或者判断的任务。 在模型训练过程中：每一种场景下，模型都可以通过数据进行训练而
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2024-03-16 10:05:04
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这么高的坏账情况，如果小贷机构在对借贷用户信用情况的掌握不足，即使高利率也低的！
原创
2022-09-17 06:57:15
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在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？相关视频有25个变量：1. ID： 每个客户的ID2. LIMIT_BAL： 金额3. SEX： 性别（1 =男，2 =女）4.教育程度：（1 =研究生，2 =本科，3 =高中，4 =其他，5 =未知）5.婚姻： 婚姻状况（
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2024-10-26 12:51:49
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任务介绍 整体学习内容 本次组队学习的内容为：数据挖掘实践（金融风控），该内容来自 Datawhale与天池联合发起的 零基础入门数据挖掘 - 贷款违约预测 学习赛的第一场。 整体赛题要求 比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，预测金融风险。 赛题以预测金融风险为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为
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2024-01-26 12:59:39
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之前，番茄学院就文章课程《贷前决策部署与策略调优》，进行了相关的课程直播。本文我们会以文字内容跟大家介绍这个部分的内容。风控策略是平衡风险与收益的手段，也是追求利润最大化的工具。尤其在贷前风控策略中，相信做策略分析的同学身有体会。在做整个风控策略的过程中，最重要不是追求无坏账，而是利润最大化。而说到利润最大化就不得不提通过率与坏账整个两个指标。在整个风控的策略中，流程大致可以分为以下几个流程：一个
《Python金融大数据风控建模实战》 第4章 数据清洗与预处理本章引言Python代码实现及注释 《Python金融大数据风控建模实战》 第4章 数据清洗与预处理 本章引言数据清洗与预处理是整个评分卡模型开发乃至整个机器学习模型开发中非常重要的部分，通常包括数据集成、数据清洗、探索性数据分析和数据预处理。数据集成：将多个数据源的数据构成一个统一的数据结构或数据表的过程。如果不同数据源有结构化
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2023-12-09 20:27:46
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近日蚂蚁金服在成都举办的蚂蚁开放日上称，整合互联网资源帮助线下商业升级将成为下一个创业风口，并宣布面向本地创业者开放支付、信用、营销、风控等互联网技术能力。其中，风控环节的服务为推出品牌“蚁盾”。据介绍，蚁盾是一项拥有完整风控体系的服务，目前主要在金融和互联网新型行业进行布局。其中，作为蚂蚁金服移动智慧城市压轴技术环节，蚁盾多应用于消费金融、医院、出行、共享经济等行业领域。瞄准风控市场，开放技术储
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2023-12-04 19:33:32
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2020年是个人触碰知识图谱时间最多的一年，技术知识的重新梳理和学习，相关项目的参与，几乎从年初持续到年末。一直想总结知识图谱在金融领域的应用现状，但总是挣不脱一个字：乱。最直观的“乱象”是不同机构对这项技术的称呼五花八门——关联网络、关系图谱、复杂网络、知识图谱。严格来讲它们彼此之间紧密相连又有所区别，本文并不打算严谨地去论证它们的区别和联系，请允许我偷懒采用图谱这个名称来泛指这项技术，就是各位
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2023-10-15 19:29:45
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