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浅笑古今
得救之道,就在其中。
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免费数据集下载(很全面)
“聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集,以下是分类列表以及下载地址,供高校和科研机构免费下载和使用。以下内容转自https://blog.youkuaiyun.com/qq_32447301/article/details/79487335金融美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据,1999.12.09 至 2016.06.08,前复权,1095支股票 深证A股日线数据,1999...转载 2018-09-13 09:23:21 · 141687 阅读 · 28 评论 -
GBDT调参笔记
转:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 1. scikit-learn GBDT类库概述在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相...转载 2018-11-05 12:10:22 · 454 阅读 · 0 评论 -
Matplotlib及Seaborn中文显示问题
当使用Matplotlib及Seaborn绘图时,图中中文字符不能正常显示,会出现“□”字符。解决方法如下。Matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文显示问题-设置字体为黑体plt.rcParams['a...转载 2018-11-13 10:26:34 · 3611 阅读 · 0 评论 -
seaborn.heatmap操作手册
本文转自seaborn.heatmap官方操作手册:http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.htmlheatmap很好,很强大!seaborn.heatmapseaborn0.9.0seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, r...转载 2018-11-22 16:33:19 · 5813 阅读 · 1 评论 -
Python数据可视化-seaborn
详细介绍可以看seaborn官方API和example galler。1 set_style( ) set( )set_style( )是用来设置主题的,Seaborn有五个预设好的主题: darkgrid , whitegrid , dark , white ,和 ticks 默认: darkgriimport matplotlib.pyplot as plt impor...转载 2018-11-22 17:29:31 · 1844 阅读 · 0 评论 -
Gini和AUC的关系(Gini=2AUC-1真的成立吗?)
在做信用评分卡研究时,除了用KS/AUC指标,还经常见到基尼系数(gini coefficient)。gini系数通常被用来判断收入分配公平程度。 图.洛伦茨曲线与基尼系数 Gini coefficient 是指绝对公平线(line of equality)和洛伦茨曲线(Lorenz Curve)围成的面积与绝对公平线以下面积的比例,即gini coefficient = A面积 ...转载 2019-01-25 14:47:45 · 2814 阅读 · 0 评论 -
关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值
问题:ROC曲线是累计坏占比曲线(图中蓝色曲线)下面的面积(>0.5),KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值(图中红色曲线)的最大值。实际上他们都是一样的? 解答:ROC(Receiver Operating Characteristic Curve):接受者操作特征曲线。ROC曲线及AUC系数主要用来检验模型对客户进行正确排序的能力。ROC曲线描述了在一定累计好客...转载 2019-01-16 14:29:26 · 4890 阅读 · 0 评论 -
PSI指标
公式: psi = sum((实际占比-预期占比)* ln(实际占比/预期占比))举个例子解释下,比如训练一个logistic回归模型,预测时候会有个类概率输出,p。在你的测试数据集上的输出设定为p1,将它从小到大排序后将数据集10等分(每组样本数一直,此为等宽分组),计算每等分组的最大最小预测的类概率值。现在你用这个模型去对新的样本进行预测,预测结果叫p2,利用刚才在测试数据集上得到的10等...转载 2019-02-02 15:49:17 · 8584 阅读 · 0 评论