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

金融風(fēng)控模型和數(shù)據(jù)分析很難？邏輯回歸評分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定！增加數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)，由易到難，帶你從菜鳥輕松晉級kaggle級建模高手。碰到問題有老師答疑

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就業(yè)方向花旗銀行，JP摩根，螞蟻金服，微粒貸，京東金融，招聯(lián)金融等等

子課程結(jié)構(gòu)如下

部分實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目介紹如下

風(fēng)控模型開發(fā)部分細(xì)節(jié)如下

黑科技1：風(fēng)控建模中，經(jīng)常遇到壞客戶占比過低，模型性能低下情況?！秔ython金融風(fēng)控評分卡模型和數(shù)據(jù)分析(加強(qiáng)版)》支持非平衡數(shù)據(jù)處理，解決此問題。

黑科技2：《python金融風(fēng)控評分卡模型和數(shù)據(jù)分析(加強(qiáng)版)》體現(xiàn)算法集體智慧，融合模型應(yīng)用，可能比單一算法模型性能更優(yōu)

黑科技3：《python金融風(fēng)控評分卡模型和數(shù)據(jù)分析(加強(qiáng)版)》支持深度學(xué)習(xí)Keras模型應(yīng)用，解決研究生，博士生模型論文痛點(diǎn)

黑科技4：《python金融風(fēng)控評分卡模型和數(shù)據(jù)分析(加強(qiáng)版)》支持機(jī)器學(xué)習(xí)多分類模型，金融風(fēng)控建模中，有時(shí)需要對客戶三分類：好客戶，壞客戶，灰度客戶。但互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)資料甚少，教程完美解決此難題。

《python金融風(fēng)控評分卡模型和數(shù)據(jù)分析(加強(qiáng)版)》支持多分類模型的ROC繪制

黑科技5：邏輯回歸解釋性一家獨(dú)大？《python金融風(fēng)控評分卡模型和數(shù)據(jù)分析(加強(qiáng)版)》提供獨(dú)特算法支持機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性，打破機(jī)器學(xué)習(xí)不可解釋的痛點(diǎn)。

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model accuracy is: 0.9406307593547452
model precision is: 0.9060132575757576
model sensitivity is: 0.6077497220898841
f1_score: 0.7274973861800208
AUC: 0.9290751730536397
good classifier
gini 0.8581503461072795
ks value:0.7107
遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)其它相關(guān)論文模型性能AUC 0.85。

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隨機(jī)森林算法模型代碼

???支持向量算法建立模型