阿里云天池金融风控训练营【Task6学习赛:贷款违约预测】学习笔记

这篇学习笔记介绍了阿里云天池金融风控训练营Task6的比赛内容,即通过大量数据建立模型预测贷款违约风险。比赛数据包含80万条训练集和40万条测试集,采用AUC作为评价标准。重点涉及探索性数据分析、特征工程、数据预处理、模型构建与调参,强调了特征工程和模型融合对提升模型准确性的关键作用。

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金融风控训练营 Task6 学习赛:贷款违约预测 学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr

一、学习知识点概要

二、学习内容

1. 比赛内容
  • 根据贷款申请人的数据建立模型→预测金融风险,预测是否有违约的风险→判断是否可以通过贷款

  • 数据量庞大

    提供的数据:抽取80万条作为训练集,20万条作为测试集A,20万条作为测试集B

    对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏

  • 在比赛页面会有对应的数据介绍,匿名特征除外(未告知的数据列所属的性质的特征列)

  • 比赛采用AUC作为评价指标

2. 比赛进行

参考:

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