odds深入理解

最新推荐文章于 2023-12-19 00:21:52 发布
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【评分尺度变换方法】评分卡评分尺度变换的两种方法
xiezhen_zheng的博客
07-12 5544
大家在市面上常见的信用分、欺诈分、营销分都是以如下方式展现的。如： 1. 芝麻分的分值范围为350至950，分值越高代表信用越好，相应违约率相对较低，较高的芝麻分可以帮助用户获得更高效、更优质的服务（http://www.xin.xin/#/detail/1-2-0）； 2. 集奥的信用分范围为300至900，分数越高, 说明客户的信用风险越小； 3. 百融的信用分范围为300至1000，分数越高, 说明客户的信用风险越小； 4. 同盾智信分范围为300至900，分数越高, 说明客户的信用风险越小；
评分卡模型，用odds来校准概率（我的理解）
最新发布
stayerr的博客
08-29 1459
记录下自己练习评分卡模型的过程，欢迎大家一起交流学习。
风控模型--Odds含义
DA Lover
04-08 5449
Odds（几率）：指该事件发生的概率与该事件不发生概率的比值。 若一个客户违约概率为p，则其正常的概率为1-p，由此可得： <center></center>
从 Odds 角度理解 Logistic Regression 模型的参数
weixin_40252835的博客
06-22 2969
13 December 2015 1. 引言 无论在学术界，还是在工业界，Logistic Regression(LR, 逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是Max Entropy(ME, 最大熵)模型[2]，或者说Softmax Regression模型[3]，在二分类的一种特例。 用\(X\ =\ (x_1, x_2, …, x_k)\)表示k维样本，用\(\mathbf{\beta} = (\beta_0, \beta_1, \beta_2, ...
机器学习之逻辑回归、Softmax回归
liuy9803的博客
06-01 1008
逻辑回归模型            1、Odds（比值比/优势比）            用来衡量特征当中分类之间关联的一种方式，指的是该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值，即p/(1-p)        2、Logit函数            也称评定模型、分类评定模型，是最早的离散选择模型                     3、Logistic/Sigmoid函数        ...
better-odds-of-football:数据驱动的视觉辅助，可帮助用户选择每周幻想足球联赛的最佳阵容
04-30
在IT行业中，JavaScript是一种广泛应用的编程语言，尤其在网络前端开发领域。这个名为"better-odds-of-football...通过深入理解并运用这些技术，开发者不仅可以提升用户体验，还能展示自己在全栈开发方面的专业能力。
深入理解逻辑回归算法（Logistic Regression）
weixin_43650429的博客
01-13 1947
在继续学习 GBDT（Gradient Boosting Dicision Tree） 决策树前，我们需要先来了解下逻辑回归算法（Logistic Regression），因为 GBDT 较为复杂，但在逻辑回归的基础上，理解起来会容易些。 逻辑回归是机器学习中最为基础的算法，也是工业界使用得最多的算法之一，究其原因，在于其简单、高效以及实用。 虽然线性回归也很简单，但却不实用，是因为逻辑回归本质上...
精选资源
Hold-Em-Odds:扑克赔率计算器
05-17
Hold-Em-Odds是一款基于Java开发的扑克赔率计算器，专为德州扑克（Texas Hold'em）玩家设计。这款工具能够帮助玩家在游戏过程...通过学习和理解这个项目，不仅可以提升Java编程技能，还能深入了解扑克策略和概率分析。
深入理解GBDT二分类算法
Microstrong
11-14 1万+
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities ...
深入理解Logistic回归分析及其应用
资源摘要信息:"Logistic回归分析" 一、Logistic回归分析概述 Logistic回归分析是一种用于估计某个事件发生概率的统计...通过理解其核心概念，如发生比和相对风险，可以更好地解释和预测不同领域的二分类和多分类问题。
机器学习系列04：逻辑回归
加百力 的技术博客
12-19 1265
现在我们学习一个很简单但是很有效的，适用于二分类任务的线性分类算法：逻辑回归（Logistic Regression）。这也是工业界广泛使用的算法之一。虽然名字里带有“回归”，但是这是一个分类算法。逻辑回归是一个适用于二分类任务的概率模型。首先我们先了解一下什么是几率（odds），定义概率 p := p(y = 1 | x)，表示在给定特征 x 的条件下，类别 y = 1 的概率。对于二分类任务，y = 1 表示类别为 positive，y= 0 表示类别为 negative。
评分卡建模指标与评分转换
咔咔响
09-10 3114
1.评分卡是把分值表示为比率对数的线性表达式来定义2.求解分数的表达式需要引入两个假设：几率比(odds)和比率翻倍的分数(PDO)3.odds是指事件发生概率与不发生概率比值，也就是坏...
信用评分模型详解（上）之 评分卡模型
SkullSky的博客
05-21 4191
介绍完分箱算法后，就不得不介绍一下评分卡模型了。评分卡模型由于在业务层面具有良好的解释性，对数据挖掘方面（如风控）仍深受欢迎。 目前，主流的评分卡模型仍以逻辑回归模型为主要模型。假设客户违约的概率为ppp，则正常的概率为1−p1-p1−p ...
机器学习——逻辑回归
weixin_44646187的博客
04-23 2401
一、二项逻辑回归 1.二项逻辑回归是一个功能，最终输出介于0到1之间的值，为了解决类似于“成功或者失败”，“有或无"这种”非是即否"的问题。 2.逻辑回归是一个把线性回归模型映射为概率的模型，即把实数空间的输出[-∞，+∞]映射到(0,1),从而获取概率。 ...
【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配
热门推荐
scxyz的博客
11-22 10万+
本文主要讲“变量选择”“模型开发”“评分卡创建和刻度” 变量分析 首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。需要通过 VIF(variance inflation factor）也就是 方差膨胀因子进行检验。 变量分为连续变量和分类变量。在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼
Scorecard 评分卡模型
textboy的专栏
07-20 4万+
公式 woe=ln(odds)，beita为回归系数，altha为截距，n为变量个数，offset为偏移量（视风险偏好而定），比例因子factor。   总评分。或去掉负号。   Logistic Regression with Weight of Evidence   比例因子和偏移量为： 令好坏比为50，对应的评分为600；在些基础上评分值增加20分，e
评分卡模型学习
taffices的博客
05-15 1182
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录背景&原理&用途评分卡模型是常用的金融风控手段之一分类如何评分分箱WOE，IV计算Odds Ratio（OR）基于评分卡的风控模型开发 背景&原理&用途 评分卡模型是常用的金融风控手段之一 风控，就是风险控制，我们采取各种措施和方法，减少风险发生的可能性，或风险发生时造成的损失。根据客户的各种属性和行为数据，利用信用评分模型，对客户的信用进行评分，从而决定是否给予授信，授信的额度和利率，减少在金融
信用评分-(scorecard)记分卡开发流程，详细介绍分数校准原理calibration
fulk6667g78o8的专栏
08-15 4997
我是Toby，最近正在原创????「python风控模型_评分卡」系列话题，欢迎订阅。最后给大家分享100G免费资料领取，包括python入门，数据分析，包括数据分析、统计学、数据挖掘、机器学习等知识。在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料，就可免费领取。 python风控模型
logistic转换成标准评分卡
strwolf的专栏
06-03 2万+
昨天痛定思痛，思考了一下，有时候干一个事情呢其实是不需要深入到数学细节的，有时候记住结论就可以了，另外的事情是数学家的事情，所以我开始转换思路，开始直接看评分卡模型的相关资料，直接从终点出发，有不懂的再回溯，我觉得这个学习方法还比较适合自己，我称为就是干(just do it)的方法，边打仗边学习，没必要找本书开始看基础理论（需要艰深的数学知识，进展太过缓慢）。 昨天学习评分卡的设计流程概要，其中
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