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运用神经网络预测客户流失。包括特征构建及筛选、模型构建及调优、客户分层预测
☆9Updated 5 years ago
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- 基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…☆96Updated 3 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
- 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
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- 零售电商客户流失模型，基于tensorflow，xgboost4j-spark，spark-ml实现LR，FM，GBDT，RF，进行模型效果对比，离线/在线部署方式总结☆67Updated last year
- 翼支付大数据建模-风险用户识别-季军-代码文件☆15Updated 4 years ago
- 通过聚类分析交易流水检测异常交易☆19Updated last year
- 关于评分卡的基本流程☆68Updated 5 years ago
- 基于互联网金融平台2015年度贷款数据完成信贷违约预测模型，该模型可以作为信贷平台预测违约借款人的参考☆68Updated 6 years ago
- 基于某城市移动终端用户的运营商数据预测未来三月内用户是否会终端变迁(用户从当前使用的手机品牌更换为其他手机品牌)。应用xgboost算法和随机森林算法组合成多学习器预测模型。☆52Updated 8 years ago
- 利用Encoder对二分类任务的序列数据进行概率预测☆51Updated 4 years ago
- 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛 复赛第六☆19Updated 5 years ago
- 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛☆25Updated 3 years ago
- 招商银行信用卡中心 消费金融场景下的用户购买预测 rank1☆209Updated 6 years ago
- 本赛题旨在运用有效的金融科技和大数据系统，分析涉赌涉诈资金交易新方式，持续优化风险监测模型，通过赛题提供的涉赌涉诈黑名单、白名单及用于训练的相关交易流水数据集，构建涉赌涉诈账户算法识别模型，全面排查存量风险。A榜排名11/1594，B榜排名13/1594。☆46Updated 2 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。☆93Updated 6 years ago
- 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
- 使用sklearn做特征工程☆172Updated 6 years ago
- “魔镜杯”风控算法大赛 拍拍贷风控模型，接近冠军分数☆192Updated 7 years ago
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- 基于RFM和决策树模型构建专家推荐系统。融合了RFM模型和决策树模型，结合专业运营人员的业务经营，发掘潜在用户，进行推荐营销召回。☆88Updated last year