【风控策略】（未完成）如何用决策树做风控策略

最新推荐文章于 2025-09-16 15:57:27 发布
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#决策树 #风控策略

博客聚焦于如何运用决策树来制定策略，在信息技术领域，决策树是一种重要的分析工具，可用于构建有效的策略，尤其在风控等场景有广泛应用。

如何用决策树做策略

【产品经理修炼之道】- 风控策略模型上集：策略这样做
xiaoli8748的专栏
06-01 1106
风控决策引擎一定程度上可以看作是规则的集合，也因此，策略同学需要更加了解风控规则的制定原则。那么，如何制定原则？如何理解策略一侧需掌握的核心能力？本篇文章里，作者结合自身经验发表了他的看法，一起来看一下。互联网消费金融领域，每一笔贷款都是风控决策引擎的结果，而风控决策引擎本质上是一系列规则的集合。风控规则也叫做风控政策、风控策略。欺诈、盗号、作弊、套现以及营销活动恶意刷单、恶意抢占资源等都是风险，都需要复杂但高效的规则引擎。这里我们只关注信贷风控。
决策树、决策表
NekoSoleil的博客
04-24 3189
决策树(Decision Tree） 是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 决策树又称分类树，是一种十分常用的分类方法。 它是一种监督学习，简单来说，就是给定一些样本，每个样本都有一组属性和一个类别，那么通过学习这些样本得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象进行正确的
决策树
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
02-18 4029
策略树定义目的如何生成策略树常用算法 定义 目的 如何生成策略树 常用算法
【有啥问啥】决策树算法简单介绍：原理和方案实施
Chauvin的博客
07-09 1571
决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。由于其直观性和解释性，决策树在数据分析和模型构建中得到了广泛的应用。本文将深入探讨决策树算法的原理、具体实现、优化方法以及实际应用。决策树算法以其直观性和解释性，成为机器学习领域中一种重要的分类和回归方法。通过特征选择、递归分裂和剪枝等步骤，可以构建出有效的决策树模型。本文介绍了决策树的基本原理，并通过库实现了一个简单的决策树分类器。同时，讨论了决策树算法的优化方法及其在实际中的应用。
金融风控实战——决策树规则挖掘模板
Grateful_Dead424的博客
02-13 946
本数据为滴滴司机使用油品贷的数据。 油品贷的坏账率高达5%，非常高，一定是会赔钱的。并且能够通过欺诈检测。 来申请油品贷的司机本身是已经有A卡了，A卡评级为A-F。本来是只有F不放款，但是在油品贷上只有评级为A放款才能不亏钱。 滴滴是和很多加油站有合作的，加油站会给滴滴提供司机数据。 导入相关的包 import pandas as pd import numpy as np #消除Warning import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 读取油
金融风控实战——风控数据挖掘方法（决策树规则挖掘）
Grateful_Dead424的博客
12-04 1544
风控数据挖掘方法（决策树规则挖掘） import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel("/Users/zhucan/Desktop/金融风控实战/第二课/oil_data_for_tree.xlsx") data.head() 结果： set(data.class_new) #{'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'} #org_lst 不需要做特殊变换，直接去重 #agg_lst 数值型变量做聚合 #
CART决策树暴力生成风控规则（Python代码）
Python数据科学
03-16 1850
上一篇我们介绍了决策树节点信息更新的方法，以辅助我们制定风控规则，可视化的方法比较直观，适合做报告展示，但分析的时候效果没那么高。本篇我们介绍一种通过决策树自动挖掘规则的方法。出品人：东哥起飞原创：👉原创大数据风控课程更新100期以上。
风控策略的自动化生成-利用决策树分分钟生成上千条策略
weixin_39136172的博客
02-21 3076
本文重点：风控策略挖掘、策略推荐，策略发现，风控策略自动化，决策树 周末陪我家妹子过了个生日，搞了几道菜，长了几斤肉，又要开始干活了。顺便推荐下，哈根达斯的冰淇淋蛋糕，很好吃。 下面开始正文： 风控策略同学在挖掘有效的风控规则的时候，经常需要基于业务经验，将那几个特征进行组合形成风控策略，会导致在特征组合的时候浪费大量的时间，我们有没有什么方法，替代人工的分析，直接得出策略组合呢，决策树就是其中的一个选择，可以实现自动化的挖掘大批量的策略组合。 在众多的算法中，决策树整体分类准确率不高，但是..
全面了解风控策略体系
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06-28 3万+
模型和策略的开发是一个系统工程，这其中需要有业务经验、统计理论、算法运用、和数据认知，是一个不断反思，不断积累经验的过程。沙滩上建不起摩天大楼。扎扎实实的基本功永远有价值，永远不会过时。
【风控】策略引擎—sparkling的使用
weixin_49578351的博客
02-19 1662
在风控中，策略引擎有着广泛应用，例如生成评分卡、客户策略码等。好的策略，一定是基于对业务和实际场景的理解之上去创建和编排规则。
信贷风控指标体系及分析方法解析：从数据到决策的全流程
最新发布
fulk6667g78o8的专栏
09-16 1412
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风控项目实战代码-enter
04-10
风控项目实战代码-enter
规则引擎Drools使用手册(中文)
11-16
规则引擎Drools使用手册(中文)，对于学习和研究Drools技术很有帮助的~~
基础算法-决策树
weixin_41175904的博客
05-14 523
决策树
风控决策流程的优化与规则调优
weixin_45545159的博客
08-23 1243
风控决策流程的优化与规则调优
智能风控决策引擎系统可落地实现方案（四）风控决策实现
YouMing_Li的博客
11-25 1567
互联网金融风控场景中，除了根据规则（反欺诈策略、政策准入）对用户进行准入或拒绝外，还会对用户进行更多维度的授信评估，如根据模型评分对用户进行评级，输出用户可借额度、期限、费率等，如何利用模型结果和规则结果来决策输出？常见的决策方式包括：决策树、决策表、决策矩阵。本文将主要介绍决策相关设计实现，并给出rete算法实现方案。
从数据回溯中的领悟|着手做风控的数据分析，应该将这些业务流程都画清楚
weixin_45545159的博客
09-30 2419
从数据回溯中的领悟|着手做风控的数据分析，应该将这些业务流程都画清楚
Drools7规则引擎入门教程
08-04
Drools规则引擎是一种嵌套在应用程序中的组件，它实现了将业务规则从应用程序代码中分离出来。本次课程的主要内容分为以下几个方面：1.规则引擎、 Drools规则引擎简介2.Drools规则引擎各类基础知识点讲解，如kmodule、no-loop、salience等3.各类基础函数以及决策表，动态加载规则4.实战式教学以及课程总结
drools学习
qq_38931409的博客
12-01 1027
drools使用初步
决策树算法原理与Python实战详解
在本项目“决策树算法详解[项目代码]”中，作者系统性地阐述了决策树的基本原理、关键数学概念、实现方式以及实际应用中的优化策略，结合Python编程语言和sklearn库提供了完整的实践路径，极大增强了该算法的可操作...
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