機(jī)器學(xué)習(xí)建模商務(wù)合作

2022-02-17 14:29 作者:python風(fēng)控模型 0人讀過 | 我要投稿

在公眾號(hào)「python風(fēng)控模型」里回復(fù)關(guān)鍵字：學(xué)習(xí)資料?

QQ學(xué)習(xí)群：1026993837 領(lǐng)學(xué)習(xí)資料? ? ? ? ? ??

機(jī)器學(xué)習(xí)建模應(yīng)用于各行各業(yè)，有醫(yī)療，金融，銷售推薦，音樂和視頻推薦，科研，工業(yè)應(yīng)用，模型競(jìng)賽等等。

用戶只需提供數(shù)據(jù)和需求說明，我方即可反饋專業(yè)模型包和模型報(bào)告。

用戶不需要了解數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)，編程等知識(shí)即可獲取想要結(jié)果。我方團(tuán)隊(duì)可節(jié)省用戶大量調(diào)研時(shí)間，省時(shí)省事。

建模服務(wù)對(duì)象主要包括學(xué)生，老師論文/作業(yè)/工作/簡(jiǎn)歷/專利相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)建模項(xiàng)目，中小企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)建模項(xiàng)目。我方已成功幫助多名學(xué)生，老師解決論文，工作，簡(jiǎn)歷問題。成績(jī)優(yōu)異學(xué)員還可內(nèi)推大廠。

我方團(tuán)隊(duì)獲取用戶數(shù)據(jù)后，反饋模型包，用于批量預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)。

我方可解決問題主要包括：分類器模型，回歸模型，異常值檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，聚類分析模型?/p>

接下來，我們一一介紹分類器，回歸，異常值檢驗(yàn)，聚類分析的實(shí)際應(yīng)用案例。

分類器模型

分類器模型主要是區(qū)分二分類或三分類。例如醫(yī)療場(chǎng)景中模型可自動(dòng)預(yù)測(cè)一個(gè)新的細(xì)胞是癌細(xì)胞或正常細(xì)胞。

金融信貸場(chǎng)景，分類器模型可以預(yù)測(cè)一個(gè)申請(qǐng)貸款用戶是好客戶還是壞客戶。好客戶信用評(píng)分高，業(yè)務(wù)方可發(fā)放貸款。壞客戶信用評(píng)分低，業(yè)務(wù)方可拒該貸款申請(qǐng)。

回歸模型

回歸模型可預(yù)測(cè)股票價(jià)格，黃金價(jià)格，大宗商品價(jià)格。

異常值檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/span>

異常值檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭饕獧z測(cè)不正常數(shù)據(jù)，應(yīng)用面非常廣。例如衛(wèi)星在茫茫大海中探測(cè)石油泄漏就是異常值檢驗(yàn)經(jīng)典案例。

醫(yī)療場(chǎng)景中，對(duì)癌細(xì)胞捕捉也是異常值模型應(yīng)用的案例。

金融信貸業(yè)務(wù)中，欺詐用戶一般少于2%，異常值檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂梢圆蹲竭@些欺詐用戶。

聚類分析

聚類分析是指將抽象對(duì)象的集合分組為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程。例如一個(gè)商戶計(jì)劃開披薩店，通過對(duì)居住點(diǎn)聚類分析，尋找最佳開店地址。

我方團(tuán)隊(duì)建模遵循專業(yè)模型開發(fā)流程，從數(shù)據(jù)收集，變量篩選，數(shù)據(jù)預(yù)處理（缺失值，異常值，標(biāo)準(zhǔn)化處理，類別變量處理），建模，多算法比較，調(diào)參，到模型驗(yàn)證等環(huán)節(jié)。我方提供用戶模型的質(zhì)量猶如精心打造藝術(shù)品。

我方建模服務(wù)特點(diǎn)包括自動(dòng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理；十余種變量?jī)r(jià)值評(píng)估方法；多算法比較，擇優(yōu)選擇模型；自動(dòng)化超高速調(diào)參；多角度驗(yàn)證模型質(zhì)量；自動(dòng)化生成模型報(bào)告，圖文并茂。

我方模型性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于互聯(lián)網(wǎng)上公開模型性能。以kaggle模型競(jìng)賽的give me some credit金融信用評(píng)分卡模型項(xiàng)目為例，互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于give me some credit數(shù)據(jù)集模型的AUC得分最佳表現(xiàn)為0.85，而我方《python信用評(píng)分卡建模（附代碼）》教程中AUC可以達(dá)到0.929，商務(wù)模型的AUC可以達(dá)到更高。我方模型性能遠(yuǎn)高于互聯(lián)網(wǎng)上give me some credit論文的模型性能AUC=0.85?；ヂ?lián)網(wǎng)論文關(guān)于建模步驟有很多看似有理，但實(shí)際上是不正確的理論，而且被大量轉(zhuǎn)載，誤導(dǎo)用戶。