引言 在日常的金融风控工作中,无论是做策略也好,还是建模也好,基本上都是有监督学习(supervised learning)或者半监督学习,目标变量如&#
在笔者金融风控的日常工作中,很多时候需要根据数据集内的诸多特征(有很多其他称呼,比如因子、变量、自变量、解释变量等)来挖掘一些有用的规则和组合策略,在保证通过率的基础上尽可能多的拒绝坏客户。面对成千上万的特征,如何从数据集中找到有效的规则和组合策略,一直以来都是搬砖工的日常工作。本文旨在帮助读者快速从高维数据中提取出有效的规则和组合策略。
概述 作为一名金融搬砖工作者,评分卡建模怎么也算是基操。本文主要对笔者日常使用的评分卡建模代码进行讲解,说明如何一步步从原始数据到最终评分卡模型以及如何解读产出的模型报告文档。 本文所有代码已全部提交至笔者GITHUB公开仓库,各位看官按需取用,用完记得顺带给个star以鼓励笔者继续开源相关工作。
一枚致力于算法工程师的迷茫少年苟且当下,心向远方,驻一座城,守一个人
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