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    金融风控数据挖掘之策略自动挖掘方法

    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。

    author avatar ITLubber酱发布于 May 19,2023
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ITLubber酱

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

  • 18

    文章

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  • 6951

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  • 2019-10-01

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标签目录

# Data Visualization 2
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最近评论

  • comment-avatar
    SS

    2023-08-23 16:22:02

    card.fit(woe_train)这里分箱数目对不上是怎么回事呢
  • comment-avatar
    呆呆丶

    2023-06-09 16:18:54

    楼主您在上海哪家机构啊？
  • comment-avatar
    kopk

    2023-03-28 17:34:10

    入模变量分箱，不同箱之间的样本数及坏样本率能否把不同数据集放在同一个图里做对比，比如每个变量分箱效果在训练集和测试集，或跨时间集上的对比吗？
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ITLubber酱

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