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RSS订阅原创 【金融风控-贷款违约预测】Task5 模型融合篇
阿里云天池学习赛 – Datawhale学习笔记文章目录1、 模型融合的方式2、 stacking\blending2.1 stacking\blending详解2.2 Blending与stacking的不同3、代码示例3.1 平均：3.2 投票4、Stacking：5、blending6、经验总结衔接笔记内容链接赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learn
2020-09-27 18:30:42
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原创 【金融风控-贷款违约预测】Task4 建模与调参篇
阿里云天池学习赛 – Datawhale学习笔记文章目录一、学习内容二、代码三、关于调参四、经验总结衔接笔记内容链接赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entra
2020-09-24 22:43:18
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原创 【金融风控-贷款违约预测】Task3 特征工程篇
阿里云天池学习赛 – Datawhale学习笔记文章目录1、学习目标2、内容介绍3、特征预处理3.1 关于异常值的补充3.1.1异常值处理：3.1.2 检测异常的方法一：**均方差**3.1.3 检测异常的方法二：**箱型图**3.2 数据分桶3.2.1 分箱方法：3.3 特征交互3.4 特征编码4、特征工程5、总结1、学习目标Task3 特征工程篇教程链接 ：点我学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法学习特征交互、编码、选择的相应方法2、内容介绍3、特征预处
2020-09-18 23:35:34
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原创 【金融风控-贷款违约预测】Task2 数据分析篇
阿里云天池学习赛 – Datawhale学习笔记文章目录1、学习目标2、EDA方法&基本流程3、常规EDA操作【主要操作与思路】3.1、缺失率分析与缺失值处理方法3.2、数据分布探索3.3、连续变量与离散变量的分布与相关性分析3.4 一键EDA报告：便捷工具pandas_profiling4、重点总结1、学习目标task1链接：数据背景介绍教程学习链接：Task2 数据分析目的：了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备EDA价值：1.主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺
2020-09-18 23:02:28
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原创 特征选择
F-measure：2recallprecision / ( recall + precision )ROC曲线：FPR为横坐标，TPR为纵坐标PR曲线：recall为横坐标，precision 为纵坐标
2019-01-07 15:54:24
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原创 Python笔记
Python还是要踏踏实实搞起来的显示所有行或列import pandas as pd #显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_options('display.max_rows', None)#设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',1...
2019-01-06 23:54:53
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原创 SQL笔记
order_new 数据量1382233//=0 而非 >0的原因：会过滤掉当前这笔订单– ------------------------- 按月统计样本量– select substring(transtime,1,7) transtime,– count() total_num,– sum(case when label = 1 then 1 else 0 end )bla...
2018-12-28 11:30:38
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原创 小花培训笔记
同一个ip过去的登录次数re=login_table.groupby(['ip'])['event_id'].apply(lambda x:len(np.unique(x))).reset_index()re1=login_table[['cid','ip']].drop_duplicates()ip_login_count_data=pd.merge(re1,re,on=['ip'],ho...
2018-12-17 17:55:09
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空空如也
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