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基于风控模型的银行客户信用风险评估
☆15Updated 2 years ago
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- 基于机器学习的信用风险评估模型,主要使用了Sklearn库,通过逻辑回归,向量机等模型,根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。☆17Updated 2 years ago
- 交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题,每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题☆43Updated 6 years ago
- 机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 6 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 years ago
- 使用决策树进行客户流失预测分析☆11Updated 7 years ago
- 💖基于机器学习的贷中风险预测模型--江苏银行“随e融”杯--二等奖💖☆21Updated 3 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 years ago
- Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习源代码☆80Updated 3 years ago
- python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课包含《python信用评分卡建模(附代码)》,《python风控建模实战lendingClub》,《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程系列,共计250节课左右,录制时间超过3年,定期更新。这套微专业课程是互联网上最全,最专…☆69Updated 3 years ago
- 机器学习预测模型,分别用逻辑回归,决策树,随机森林,神经网络,XGBOOST和支持向量机算法建模,交叉验证,并选出AUC最优的模型。特征工程优化后,AUC值达到0.8259☆55Updated 5 years ago
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- 智能供应链分析,对顾客用rfm模型分类,用多种机器学习模型建模,进行 欺诈订单预测,延迟发货预测,销售额预测,销售数量预测☆33Updated 4 years ago
- 招商银行2020FinTech精英训练营数据赛道-信用风险评分预测☆7Updated 5 years ago
- 本次数据分析基于阿里云天池数据集(用户行为数据集),使用转化漏斗,AARRR模型,对常见电商分析指标,包括转化率,PV,UV,留存率,复购率等进行分析,分析过程中使用python进行数据清洗及可视化。☆30Updated 5 years ago
- 使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析☆45Updated 6 years ago
- 文本分类-文本挖掘-情感分析-文本生成实战☆14Updated 2 years ago
- 根据用户数据以及消费行为数据,使用Python建立分类模型,通过评估客户流失的风险来预测客户流转情况,找到对客户影响较大的因素,进而挽留客户☆10Updated 4 years ago
- 通过聚类分析交易流水检测异常交易☆19Updated last year
- 2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参,特征筛选,训练等方案。同时包含stacking模型融合方案☆27Updated 5 years ago
- 基于LDA主题模型的投资者情绪对股价影响研究☆24Updated 4 years ago
- 申请评分卡学习项目☆20Updated 3 years ago
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 6 years ago
- 基于Python的申请信用评分卡模型分析☆139Updated 6 years ago
- 逻辑回归预测违约可能☆32Updated 7 years ago
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- 根据用户数据及消费行为数据,使用Python对客户进行聚类分群,并给出用户画像。通过数据,分析用户群体的核心特征。☆30Updated 4 years ago
- 使用LSTM预测商品销量,考虑销量激增点影响☆34Updated 6 years ago
- 对截止至2017年7月17日的债 券违约事件进行梳理归因,并寻找宏观流动性影响因素,组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后,输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测,得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…☆56Updated 6 years ago
- 3个小项目分别是利用 Python 实现报表自动化、某连锁超市、某银行数据分析,展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程。☆45Updated 5 years ago