Alternatives and similar repositories for loan-risk-prediction

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  基于遗传算法的特征选择
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• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆67Updated 3 years ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
  ☆25Updated 6 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆22Updated 6 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆120Updated 5 years ago
• cainsmile / GA_for_Feature_Selection
  使用遗传算法结合决策树做特征选择/Using genetic algorithm for feature selection with decision tree
  ☆25Updated 7 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆287Updated 5 years ago
• Modo0202 / IntelligentRiskControl
  智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码
  ☆23Updated 4 years ago
• YiFraternity / OS-K-Means
  现有聚类算法面向高维稀疏数据多未考虑类簇可重叠和离群点的存在，导致聚类效果不理想。针对此，提出一种可重叠子空间K-Means聚类算法(An Overlapping Subspace K-Means Clustering Algorithm, OS-K-Means)。给出类簇…
  ☆30Updated 6 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆43Updated 5 years ago
• wzy6642 / K-Prototypes
  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆19Updated 4 years ago
• lyx199504 / param-opt
  本项目开发了一个机器学习和深度学习的训练工具。该训练工具基于sklearn和pytorch，不仅支持常规训练、交叉验证训练，还支持贝叶斯搜索参数，并可随时自动保存训练模型和日志。
  ☆12Updated 2 years ago
• jia-zhuang / xgboost-lightgbm-hyperparameter-tuning
  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
  ☆79Updated 11 months ago
• dengsiying / give-me-some-credit
  kaggle贷款违约预测
  ☆37Updated 7 years ago
• rogeroyer / AI-challenger-contest
  马上AI全球挑战赛-违约用户风险预测 top2-solution
  ☆18Updated 7 years ago
• zhulei227 / ML_imblearn
  类别不平衡学习，包括采样、代价敏感学习、决策输出补偿以及集成学习等内容
  ☆38Updated 5 years ago
• Alxe1 / FeatureSelectionsAndExtractions
  feature selections and extractions
  ☆88Updated last year
• xiefan-guo / Fuzzy-c-Means-Algorithms
  项目基于论文《Fuzzy c-Means Algorithms for Very Large Data》，使用Python语言实现FCM算法及其扩展算法，包括FCM、spFCM、oFCM、kFCM、reskFCM、spkFCM、okFCM。
  ☆67Updated 6 years ago
• luckyerdog / feature_select
  在sklearn下，几种常用的特征选择方法
  ☆41Updated 9 years ago
• felix-last / kmeans_smote
  Oversampling for imbalanced learning based on k-means and SMOTE
  ☆129Updated 4 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  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
  ☆57Updated 5 years ago
• shenxiangzhuang / bank-competition
  2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛
  ☆26Updated 4 years ago
• yanhan19940405 / Data_machine_learning
  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
  ☆28Updated 5 years ago
• Designlotus / Anti-fraud-prediction-model
  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
  ☆44Updated 6 years ago
• SuperTorch / SupplyChain
  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
  ☆39Updated 5 years ago
• Albertsr / Class-Imbalance
  Cost-Sensitive Learning / ReSampling / Weighting / Thresholding / BorderlineSMOTE / AdaCost / etc.
  ☆110Updated 5 years ago
• woairong / Xgboost-integration-model-based-on-moderate-greedy-parametric-strategy
  第三届“融360”天机智能算法挑战赛中“拒绝推断”赛题--复赛第四名的代码分享
  ☆11Updated 5 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)
  ☆83Updated 5 years ago
• Pengeace / MGRFE-GaRFE
  Multilayer recursive feature elimination based on embedded genetic algorithm for cancer classification
  ☆15Updated 7 years ago
• dandynaufaldi / particle-swarm-optimized-clustering
  Hybrid PSO Clustering Algorithm with K-Means for Data Clustering
  ☆51Updated 5 years ago