pd模型的计算公式解释

最新推荐文章于 2025-01-30 22:51:48 发布
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分类专栏： 数值分析 文章标签： 数学建模
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文心一言给出的答案：

讯飞给出的答案：

浅谈商业银行信用风险PD模型及其发展
银行信息系统架构详解
11-14 361
神经网络模型的性能依赖于大量的高质量数据，如果银行的客户群体的样本较少，且数据特征不平衡，容易产生过拟合的问题，即模型在训练数据上表现良好，但在实际应用中预测效果较差。未来，机器学习和人工智能在PD模型的应用日益广泛，意味着PD模型将变得更加复杂且具有更高的精确性，但这些模型往往缺乏透明度，尤其是深度学习等“黑箱”模型，无法满足监管机构对模型解释性的要求。此外，Cox模型的有效性在很大程度上取决于数据的质量和数量，银行需要确保数据的充足性和完整性，才能保证模型预测的准确性。
Python机器学习实战：解析机器学习模型的可解释性与透明度
AI天才研究院
07-07 1122
Python机器学习实战：解析机器学习模型的可解释性与透明度 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：机器学习模型，可解释性，透明度，全局解释器，局部解释器，特征重要性，SHAP值
LGD模型开发细节|全网首发
weixin_45545159的博客
09-09 1455
量化风控中始终有个贯穿始终的公式即：ECLPDECL，这三者分别称为： ECL-风险敞口 PD-逾期损失 LGD-违约损失率 上面这三个内容，在番茄风控历史的文章中也稍有提及，特别是ECL与PD写到的内容的较多，今天的文章我们来深入点讲解LGD模型。 有同学看到模型，不禁要问？LGD模型既然是模型，是否也有模型一系列相关的特征呢？相信也是模型同学关注的问题。但在整条风控线条中，做过政策岗位的同学也一样对LGD模型也较为关注，因为这关系到公司成本相关问题。 LGD模型是啥？ LGD，即Loss given d
PD模型搭建
weixin_57784165的博客
08-22 1270
PD的建模搭建是用于辅助做项目时可方便查看数据，也可以称作为辅助图。
pd模型搭建
weixin_54664933的博客
08-22 929
项目的信息存储和删除都不开数据库，在搭建项目页面之前我们都会先制定出PD模型。这个模型的用处是什么，用处就是可以帮助我们更好的区分项目里数据的存放以及所属类型。
tensorflow之pd模型
01-22 3742
pb格式，可以把训练好的模型的参数固话，便于调用。 举个示例： with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: x = tf.placeholder(tf.int32, name='x') y = tf.placeholder(tf.int32, name='y') b = tf.Variable(1, name='b') ...
Transformer大模型在训练过程中所需的计算量
qq_35215756的博客
08-22 1509
许多关于Transformer语言模型的基本且重要的信息都可以用相当简单的方式计算出来。不幸的是，这些计算公式在NLP社区中并不广为人知。本文档的目的是收集这些公式，以及相关的知识，包括它们的来源和重要性。**注意：**本文主要关注训练成本，而训练成本主要受VRAM的限制。
大模型评测结果可解释性研究
AI天才研究院
01-30 884
《大模型评测结果可解释性研究》 关键词：大模型评测、可解释性、算法、Python、LaTeX、系统架构、案例分析 摘要：本文深入探讨了大模型评测结果的可解释性研究。通过介绍大模型的基础理论，评测方法
神经网络的模型可解释性与可信度评估
AI智能涌现深度研究
04-21 762
1. 背景介绍 在深度学习的世界中，神经网络已经成为了一种强大而又复杂的工具。然而，尽管神经网络的预测能力在许多领域都得到了证明，例如图像识别、自然语言处理和推荐系统，但其可解释性和可信度的评估却仍然是一个需要进一步探讨的重要问题。 1.1 模型的可解释性 模型的可解释性是指模型的预测结
大语言模型应用指南：语言模型中的token
AI天才研究院
06-21 908
大语言模型应用指南：语言模型中的token 1.背景介绍 在自然语言处理（NLP）领域，语言模型（Language Model, LM）是一个核心组件。它们被广泛应用于各种任务，如机器翻译、文本生成、情感分析等。近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型（如GPT-3、
风控小白必看！主流风控模型解析
未来金科学院
07-08 3470
一个成熟的风险决策体系核心是由平台积累的海量数据基础，以及上百甚至上千个模型共同作用构成的。本文主要对工作中最常见的违约风险PD模型和差异化定价模型进行介绍。违约风险PD模型在贷款审批方面，如果可以通过构建量化模型对客户的信用等级进行一定的区分。......
信用评分卡模型
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09-12 4256
信贷风险是指借款人因偿还贷款或履行合同承诺而破产而产生损失的可能性。传统上，它与贷款人无法偿还所欠利息和本金、影响现金流和增加装配成本所产生的风险有关。很难准确预测谁会违约。尽管如此，适当的评估和风险管理可以通过减少损失的严重程度，帮助您显著降低此类信贷风险。个人信用风险当任何贷款人发放贷款（如抵押贷款、信用卡或其他类似贷款）时，存在借款人可能无法偿还贷款金额的可避免风险。此外，如果一家公司向客户提供此类信贷，客户也会面临同样的风险，即客户不会偿还。
数据库导入PD模型
weixin_57746257的博客
10-11 1332
数据库导入PD模型 一、数据库导入PD模型 （1）我们第一步打开数据库模型，右键选择“以管理员身份运行”。 （2）进入页面选择“Database”再选择第四个功能“Generate Database”单击打开。 （3）打开“Options”的功能选项 （4）“Options”的说明 （5）“Preview”的功能选择 （6）我们复制完后，来到数据库中，先选择数据库，然后再点击“新建查询” （7）新建查询打开后，我...
pd之数据模型
zhouhe_的博客
05-31 1016
数据模型数据模型权限数据模型介绍导入表结构pd_common_login_log表pd_common_opt_log表pd_auth_menu表pd_auth_resource表pd_auth_role表pd_auth_user表pd_core_station表pd_core_org表pd_auth_user_role表pd_auth_role_org表pd_auth_role_authority表导入实体类认证和鉴权流程认证流程鉴权流程 数据模型 权限数据模型介绍 在项目中要进行权限控制，需要有一套权限相
数据模型概述-PD下画E-R图
weixin_30763397的博客
12-04 5972
一、概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求： 1）能够比较真实地模拟现实世界 2）容易为人所理解 3）便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽...
PD模型创建表
weixin_54643627的博客
02-09 631
首先创建物理数据，如图所示（由于此软件全部是英文的，所以作为一个chinese不是很懂的，耐心的多使用几次就好了）。 常用的模型名称： 概念模型(CDM Conceptual Data Model) 物理模型（PDM,Physical Data Model） 面向对象的模型（OOM Objcet Oriented Model） 业务模型（BPM Business Process Model） 第二步就是点击上面的ok,即可出现下图左边的物理模型,自己起得概念模型的名字，使用最多的就是这两个Entity(
使用PD建立物理数据模型
felix_alone2012的博客
07-06 1405
        这里介绍使用powerdesigner15.2建立物理数据模型的例子，以建立用户和角色之间的物理模型为例。         首先在当前的工作空间下建立物理数据模型。                 下一步，选择DBMS类型为oracle10g继续。         在打开的编辑界面中，可以在“调色板”工具箱中选择需要的小工具了。这里我们先拖拽了3个Table。      ...
TensorFlow保存训练模型为pd文件并恢复
oYouHuo的专栏
07-19 5095
TensorFlow保存模型代码 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util var1 = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name='v1') var2 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v2') v...
最新成果：UTC-PD模型
simucal的博客
03-16 3888
最新成果：UTC-PD模型 由于只依靠电子作为有源载流子，单行载流子光电探测器(Uni-Traveling-Carrier Photodiode, UTC-PD)具有快速响应，高饱和输出的特点，因此作为不可缺少的关键性元器件，UTC-PD被广泛应用在超高速时分复用光通信、RTD/UTC-PD光电子集成电路和毫米波发生器等系统。 众所周知，传统的PIN型PD由于光生空穴在本征耗尽区的移速较慢，导致空...
DCA图计算公式
最新发布
05-21
### DCA 图表的计算方法及公式 决策曲线分析 (Decision Curve Analysis, DCA) 是一种用于评估预测模型临床效用的技术。它通过比较不同阈值概率下的净收益来衡量模型的表现。以下是关于 DCA 计算方法及其公式的详细介绍： #### 1. 基本概念 DCA 的核心在于计算不同阈值概率下模型的 **净收益**（Net Benefit）。净收益定义为真阳性率减去假阳性率权重后的结果[^2]。 #### 2. 净收益公式 对于二分类问题，假设目标变量 \( y \in \{0, 1\} \)，其中 \( y = 1 \) 表示事件发生，\( y = 0 \) 表示事件未发生，则净收益可以表示为： \[ NB(t) = P(y=1)(TPR - t) - (FP / N)w_t \] - \( TPR \): 真阳性率（True Positive Rate） - \( FP/N \): 假阳性的比例（False Positives over Total Population） - \( w_t \): 权重因子，通常取值为 \( t/(1-t) \) - \( t \): 阈值概率（Threshold Probability） 此公式的核心是对每种可能的阈值概率 \( t \) 进行遍历，并计算对应的净收益。 #### 3. 数据准备与建模 为了绘制 DCA 曲线，需先构建一个逻辑回归或其他适合的预测模型。例如，在 R 中可以通过 `glm` 或其他包实现模型拟合。之后提取预测概率并存储到 CSV 文件中以便后续处理[^2]。 ```r # 构建DCA模型 dca <- decision_curve( formula = target ~ a + b + c + d + e + f, data = radiomics, family = "binomial", confidence.intervals = FALSE, bootstraps = 500, fitted.risk = FALSE ) # 将数据导出至CSV文件 write.csv(dca$derived.data, 'D:/dca_data.csv') ``` #### 4. Python 实现绘图 在 Python 中，可以利用 pandas 和 matplotlib 库加载数据并完成绘图操作。具体代码如下所示： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('D:/dca_data.csv') # 提取必要列 thresholds = data['threshold'] net_benefit_model = data['net_benefit_model'] net_benefit_all = data['net_benefit_all'] # 绘制DCA曲线 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(thresholds, net_benefit_model, label='Model', color='blue') plt.plot(thresholds, net_benefit_all, label='Treat All', linestyle='--', color='green') plt.axhline(0, color='black', linewidth=1, linestyle='-.') plt.xlabel('Threshold Probability') plt.ylabel('Net Benefit') plt.title('Decision Curve Analysis') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` #### 5. KL 散度的应用背景 虽然 KL 散度本身并非直接应用于 DCA，但在某些情况下可用于量化两个分布间的差异。其基本形式为： \[ D_{KL}(P||Q) = \sum_i P(i)\log{\frac{P(i)}{Q(i)}} \] 这有助于理解模型误差如何影响最终的结果解释[^3]。 --- ###
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