文章目录0 前言1 金融风控一.题目理解1.1.题目概况1.2数据概况1.3预测指标三.查看数据四.分类指标计算示例4.1混淆矩阵4.2准确度4.3precision(精确度),recall(召回率),f1-score4.4P-R曲线4.5ROC曲线4.6AUC曲线4.7KS值五.数据分析5.1基本信息5.2查看数据集中特征缺失值，唯一值等5.3查看特征的数值类型有哪些，对象类型有哪些5.3.1
跟ROC类似，Lift（提升）和Gain（增益）也一样能简单地从以前的Confusion Matrix以及Sensitivity、Specificity等信息中推导而来，也有跟一个baseline model的比较，然后也是很容易画出来，很容易解释。以下先修知识，包括所需的数据集：
分类模型的性能评估——混淆矩阵
分类模型的性能评估——ROC和AUC 一些准备 说，混淆矩阵(Confusion
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2024-01-25 21:26:16
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# Python计算Lift
在数据分析领域，我们经常会使用Lift来评估一个模型的预测能力。Lift是一种用于比较模型预测结果与基准情况的指标，它能够告诉我们模型相对于随机预测的效果如何。在Python中，我们可以使用一些库来计算Lift值，比如`scikit-learn`和`mlxtend`。
## 什么是Lift？
Lift是指应用一个模型相对于随机预测模型的效果提升。它通常用于分类模
原创
2024-06-17 05:46:05
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# Python计算Lift值
在数据挖掘领域，Lift值是一种常用的指标，用于评估模型的预测效果。它通过比较模型预测的准确度与随机预测的准确度之间的差异来衡量模型的优劣。本文将介绍如何使用Python计算Lift值，并展示一个简单的示例。
## 什么是Lift值？
Lift值是一种用于评估分类模型效果的指标，它衡量了模型的预测准确度相对于随机预测的提升程度。在营销领域，Lift值通常用于评
原创
2024-06-05 05:50:21
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我也是从别人那里搞来的。但是下面评论说，有的地方有错，所以我一题一题看过去，搜过去，尽量确保答案是正确的。如果有错的话，还是希望大佬们，能够评论指出。谢谢啦！Q1、Python中的列表和元组有什么区别？相同点：列表和元组都支持负索引、支持切片操作、都可随意嵌套。不同点：列表是动态的，长度大小不固定，可以随意的增加、删除、修改元素元组是静态的，长度在初始化的时候就已经确定不能更改，更无法增加、删除、
# Python 计算 Lift 值脚本教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何使用 Python 来计算 Lift 值。Lift 值是一个衡量模型预测效果的指标，常用于营销、销售等领域。下面，我将通过一个简单的教程，教你如何编写一个 Python 脚本来计算 Lift 值。
## 1. 理解 Lift 值
Lift 值定义为：`Lift = (响应率在目标群体中 / 响应率
原创
2024-07-16 11:05:26
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# Python中Lift的计算
Lift是物理学中一个重要的概念，是指垂直于气流方向的力量，用于使物体在气流中上升。在航空学中，Lift是保持飞机飞行的主要力量。在本文中，我们将探讨如何在Python中计算Lift，并提供一些代码示例。
## 什么是Lift？
在解释Lift之前，我们先来了解一下一些基础概念。当空气流经过一个物体时，它会在物体表面产生压力。根据伯努利定律，当空气流速增加时
原创
2024-01-24 11:22:06
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这是深度学习笔记第一篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。 有两种方法来计算梯度：一种是计算速度慢，近似的，但很简单的方法（数值梯度），另一种是计算速度快，精确的，但更容易出错的方法，需要用到微积分（解析梯度）。1. Numerical gradient 数值梯度就是根据导数的定义来求解梯度： 在具体实现的时候，只要保证h很小，就可以近似求出精确的梯度值了。下面的这段python
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2023-07-27 22:00:01
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首先要知道“@”这个符号-装饰器，就是个语法糖，主要的作用就是“安全”。使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。就是装饰器的作用，首先介绍下装饰器： 装饰器就是，假如已经有了一个函数func(a,b),作用是返回a-b，但是现在要让它返回a-b的绝对值，就要增加一个功能，如果不使用“@”这个符号的作用的话应该如下这么写：def decorate(func):
之前一直不理解dict，廖雪峰老师的教程确实简单明了dictPython内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也成为map，一说map，直接想到hash表，直接理解。使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。 例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果使用list实现，需要两个listnames = ['abysmal', 'sea', 'w
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2024-09-18 15:28:34
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1、上午主要研究了gini系数的算法，关键点就是用梯形面积去近似曲线形成的面积，横轴是按照降序排列或升序排列的人，纵轴是bad rate，把bad rate的坐标的两两连接起来就可以得到若干梯形，计算这些梯形的面积之和，近似等于洛伦茨曲线下面积，升序或是降序确定了，梯形在洛伦茨曲线之上还是之下，但是阴影面积是不变的，阴影面积除以0.5（的面积）就是gini系数，但是tony用的并不是0.5，ton
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2024-05-14 14:40:52
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# 实现Python Lift
## 1. 流程概述
为了实现"Python Lift"，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 创建一个Python项目 |
| 2 | 添加一个Lift类 |
| 3 | 实
原创
2024-05-10 07:07:49
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《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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# Python金融计算入门指南
在金融行业中，Python因其强大的数据处理能力和丰富的库被广泛应用。对于刚入行的小白，学习如何使用Python进行金融计算是一个重要的步骤。本文将逐步指导你完成这一过程。以下是实现“Python金融计算”的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 工具/技术 |
|-----
2.1 Python部署本节说明如何在本地（或者服务器上）以及通过Web浏览器部署Python。2.1.1 Anaconda有些操作系统自带某个版本的Python并且已经安装了一些附加的库。例如，Linux操作系统常常依靠Python作为其主要语言（用于打包、管理等）。但是，下面我们假定Python尚未安装，或者打算使用Anaconda分发版本安装另一个版本的Python（与现有版本并行）。可以从
前言“手把手教你”系列将为Python初学者一一介绍Python在量化金融中运用最广泛的几个库（Library）: NumPy（数组、线性代数）、SciPy（统计）、pandas（时间序列、数据分析）、matplotlib（可视化分析）。建议安装Anaconda软件（自带上述常见库），并使用Jupyter Notebook交互学习。1、使用“import”命令导入numpy库import nump
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2023-10-11 09:32:44
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# Lift值在Python中的应用及示例
在数据挖掘和数据分析领域，"Lift"（提升度）是一个重要的指标，用于衡量一个事件与另一个事件之间的相关性。通常在市场购物篮分析（Market Basket Analysis）中，Lift值可以帮助我们了解某个商品与其他商品之间的关系。本文将深入探讨Lift值的概念，并通过Python代码示例来演示它的计算。
## Lift值的定义
Lift值是通
原创
2024-08-01 07:31:58
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# 数据分析中的Lift计算
在数据分析中，Lift（提升度）是一个重要的指标，常用于衡量特定事件的发生概率与其在随机情况下的发生概率之间的关系。Lift值的计算在市场营销、关联规则学习等领域有着广泛的应用，帮助分析用户行为、优化业务策略等。
## 1. Lift的定义
Lift可被定义为在推广某一产品或服务时，实际转化（如购买、点击等）与预期转化之间的比值。其计算公式为：
$$
\tex
# Lift曲线在Python中的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在Python中实现"lift曲线"。Lift曲线是一种用于评估分类模型性能的图表，它可以帮助我们确定模型在不同阈值下的准确性和召回率。
## 流程概述
下面是实现"Lift曲线"的基本流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ----------- |
| 步骤一
原创
2023-07-21 15:32:19
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PythonProgramming.net Python 金融教程（转）https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/quant/python-programming-net-quant.md一、入门和获取股票数据您好，欢迎来到 Python 金融系列教程。在本系列中，我们将使用 Pandas 框架来介绍将金融（
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2024-09-02 10:02:26
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