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6.2.5 常用性能指标介绍——KS值和信息值 - - 天弈方圆 | 基于风险的金融教育与交流
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模块一:实际项目数据概述
1.1 课程介绍试看
1.2 为什么要建模(以信贷产品应用为例)试看
1.3 建模的方法和流程介绍试看
1.4 案例数据介绍试看
1.5 Python编辑器安装教学试看
模块二:数据整合和清洗
2.1 主要步骤基本介绍试看
2.2 主要步骤具体讲解试看
2.3.1 实操讲解——环境设置试看
2.3.2 实操讲解——原始数据导入与整合试看
2.3.3 实操讲解——原始数据清洗试看
2.3.4 实操讲解——原始数据导出和总结试看
2.4 要点回顾及利用ChatGPT进行Debug讲解试看
模块三:样本的设计
3.1 样本设计基本概念介绍试看
3.2 设计方式具体讲解试看
3.3 实操讲解——训练集和验证集产生试看
3.4 要点回顾试看
模块四:变量初选
4.1 为什么要进行变量初选试看
4.2 变量初选方法介绍(相关系数、变量搜索、主成分分析、KS值、信息值)试看
4.3 基于课程案例的变量初选试看
4.4.1 实操讲解——环境设置、数据集读取与变量统计试看
4.4.2 实操讲解——缺省值插入试看
4.4.3 实操讲解——相关性分析试看
4.4.4 实操讲解——回归方法试看
4.4.5 实操讲解——逻辑回归试看
4.4.6 实操讲解——主成分分析试看
4.4.7 实操讲解——KS值计算试看
4.4.8 实操讲解——信息值计算试看
模块五:变量处理
5.1 变量处理的目的试看
5.2 预测变量分析图试看
5.3 变量处理方法介绍试看
5.4.1 实操讲解——环境设置与数据集导入试看
5.4.2 实操讲解——图表生成与分析试看
5.4.3 实操讲解——字符处理试看
5.4.4 实操讲解——数字变量处理试看
模块六:模型表现的度量
6.1 理解模型表现的度量试看
6.2.1 常用性能指标介绍——提升图试看
6.2.2 常用性能指标介绍——AUC试看
6.2.3 常用性能指标介绍——基尼指数试看
6.2.4 常用性能指标介绍——基尼指数和AUC值之间的关系试看
6.2.5 常用性能指标介绍——KS值和信息值试看
6.2.6 常用性能指标介绍——小结总结试看
6.3.1 实操讲解——环境设置、数据集读取与预测变量调整试看
6.3.2 实操讲解——建模试看
6.3.3 实操讲解——提升图试看
6.3.4 实操讲解——AUC值和基尼指数试看
6.3.5 实操讲解——KS值和信息值试看
6.3.6 实操讲解——本节回顾及插入提升图注意事项试看
模块七:模型搭建和选择
7.1.1 模型介绍:逻辑回归模型试看
7.1.2 模型介绍:前进搜索、梯度搜索、后退搜索试看
7.1.3 模型介绍:随机森林试看
7.1.4 模型介绍:GBM和XGBoost试看
7.2 模型的选择和AUC比较试看
7.3.1 实操讲解——环境设置与数据集读取试看
7.3.2 实操讲解——逻辑回归(所有变量)试看
7.3.3 实操讲解——逻辑回归(向前选变量)试看
7.3.4 实操讲解——逻辑回归(向后选变量)试看
7.3.5 实操讲解——随机森林试看
7.3.6 实操讲解——XGBoost和GBM试看
7.3.7 实操讲解——叠加模型试看
7.3.8 本节回顾试看
模块八:模型的验证和解释
8.1 流程介绍(变量核查、评分代码、模型验证、分数分布和分割点)试看
8.2.1 实操讲解——环境设置与数据集读取试看
8.2.2 实操讲解——模型验证试看
8.2.3 实操讲解——模型解释(画图)试看
8.2.4 实操讲解——保存为模块试看
模块九:模型的实施设计
9.1 流程介绍(法律合规、实施策略、交换集分析、经济效益、未来规划)试看
9.2.1 实操讲解——环境设置与变量选择试看
9.2.2 实操讲解——打分机制验证试看
9.2.3 实操讲解——策略曲线试看
9.2.4 实操讲解——对新的生产线上的总体数据打分试看
9.2.5 实操讲解——小结回顾试看
模块十:模型的监控设计
10.1.1 监测要点——总体稳定性监测试看
10.1.2 监测要点——模型有效性监测试看
10.1.3 监测要点——变量水平监测试看
10.2.1 实操讲解——环境设置试看
10.2.2 实操讲解——总体稳定性例子试看
10.2.3 实操讲解——模型有效性说明试看
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