零基础入门金融风控之模型融合

最新推荐文章于 2024-07-08 22:47:43 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/knowledge_endlesss/article/details/108842372
本文探讨了模型融合的不同方法，包括平均法、投票法、综合法、stacking、blending及boosting/bagging等，旨在通过多种融合策略提高预测准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

学习目标

将之前建模调参的结果进行模型融合，并尝试多种融合方案

融合方法

1，平均法
2，投票法
3，综合法
4，stacking
5, blending
6, boosting/bagging

待补充详细

零基础入门金融风控-贷款违约预测之TASK4_模型融合
weixin_46292496的博客
09-27 228
针对分类问题，在简单方法中常用到投票法（Voting）。在不改变模型的情况下，直接对各个不同的模型预测结果进行投票，sklearn库中的VotingClassifier是投票法的实现。 投票法的输出有两种类型：一种是直接输出类标签，另外一种是输出类概率。使用前者进行投票为hard voting，使用后者进行分类叫做soft voting，通过voting参数进行控制。 from xgboost import XGBClassifier from sklearn.linear_model import Log
Datawhale零基础入门金融风控——贷款违约预测（Task 5 模型融合）
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09-27 473
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风控建模一、初步认识风控
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09-12 3659
风控知识简单介绍，规则，人工智能进行风控建模。
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1 学习目标 学习在金融风控领域常用的机器学习模型 学习机器学习模型的建模过程与调参流程 2 如何建模 一，了解通用的几个模型： 逻辑回归模型、决策树模型、集成GBDT模型（随机森林、XGBOOST、LightGBM、CatBOOST） 逻辑回归 优点 a. 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关； b. 简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响； c. 适合二分类问题，不需要缩放输入特征； d. 内存资源占用小，只需要存储各个维度的特征值； 缺
金融模型python,金融风控（五）模型融合
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四个xgb模型融合拿下金融风控冠军，是如何做特征工程的？(附代码+PPT+数据)
weixin_34054866的博客
09-30 5646
随着人工智能和大数据等技术不断渗透，依靠金融科技主动收集、分析、整理各类金融数据，为细分人群提供更为精准的风控服务，成为解决消费金融风控问题的有效途径。简言之，如何区别违约风险用户，成为金融领域提供更为精准的风控服务的关键。 基于本赛题，大数据金融的违约用户风险预测，本文解决方案具体包括以下步骤： 1.对用户的历史行为数据预处理操作； 2.根据历史行为...
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模型融合 模型融合的方式： 平均 简单平均法 加权平均法 投票 简单投票法 加权投票法 综合 排序融合 log 融合 stacking 构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。 blending 选取部分数据预测训练得到预测结果作为新特征，带入剩下的数据中预测。 boosting / bagging stacking\blending stacking 将若干基学习器获得的预测结果，将预测结果作为新的训练集来训练一个学习器。首先直接用所有的训练数据对第一层多个模型进行 K 折交叉验
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