敏捷冲刺每日报告——Day5

最新推荐文章于 2025-07-26 21:43:02 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/mia0502/p/7751507.html
本次Scrum会议总结了Alpha版本的开发进展，包括系统性能及功能性测试情况。项目组成员进行了详尽的任务汇报，并讨论了后续计划。当前面临的主要挑战是如何确保全面覆盖测试用例。

1.情况简述

Alpha阶段第五次Scrum Meeting

敏捷开发起止时间

2017.10.29 00:00 -- 2017.10.29 21:00

讨论时间地点

2017.10.29晚9:00，软工所实验室

参与人员

项目组全体成员

会议基本内容摘要

 描述当天任务完成情况

讨论时长

 30分钟

其他说明

 Alpha版本已完成

 

2.任务进度

成员

已完成（今日任务）

计划完成任务（明日任务）

预计耗时

 王枫

系统性能测试

暂无

 

暂无 

 

 

 

黄金筱 

系统功能性测试

刘烨 

系统功能性测试

周明浩 

 系统性能测试

遇到的困难：

1. 按照之前学习的测试方法每一位成员都对已经完成的项目进行了测试，困难之处在于无法准确地考虑到所有的测试用例，每一位成员都根据自己对项目的认识进行了测试，后期会在项目上线后根据用户的反馈及时修改bug。

 

3.燃尽图

 

按工作量

 

按卡片数

 

4.代码/文档签入记录

暂无

5.程序运行截图(Demo)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mia0502/p/7751507.html

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基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
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在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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