kaggle——贷款信用评估介绍

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kaggle——贷款信用评估介绍

介绍对于金融机构的贷款业务来说,一个顾客的信用信息是极其重要的.因为只有了解客户的信用情况,才能决定是否通过客户的贷款申请.本次将会介绍如何根据用户的一些基本信息来判断顾客的信用或贷款偿还能力. 知识点数据导入与预览数据可视化-plotly 特征工程预测模型的选择贷款信用评估介绍本次的内容主要来自于在 Kaggle 上关于贷款信用分析的一个竞赛:贷款偿还能力评估 .该竞赛是一个含奖竞赛,是由 Home Credit 公司发起,并提供相关的数据.我们来简单看一下相关的信息. Home…

Kaggle Challenge简要介绍

https://en.wikipedia.org/wiki/Kaggle 以下内容,直接摘自维基百科,主要起到一个记录的作用,提醒自己有时间关注关注这个竞赛. Kaggle is a platform for predictive modelling and analytics competitions on which companies and researchers post their data and statisticians and data miners from all ove…

Kaggle八门神器（一）：竞赛神器之XGBoost介绍

Xgboost为一个十分有效的机器学习模型,在各种竞赛中均可以看到它的身影,同时Xgboost在工业届也有着广泛的应用,本文以Titanic数据集为研究对象,简单地探究Xgboost模型建模过程,同时对数据清理以及特征工程的内容作简单的介绍,以此作为Xgboost模型的学习笔记,错误和不足之处还请各位看官指出. 数据集本文数据集源自于竞赛Titanic: Machine Learning from Disaster,竞赛中我们要求根据数据集提供的乘客编号.姓名性别等信息,运用机器学习模型预测船…

Kaggle：Home Credit Default Risk 特征工程构建及可视化（2）

博主在之前的博客 Kaggle:Home Credit Default Risk 数据探索及可视化(1) 中介绍了 Home Credit Default Risk 竞赛中一个优秀 kernel 关于数据的探索及可视化的工作,本篇博客将围绕如何构建特征工程展开叙述,原文链接地址:Start Here: A Gentle Introduction 1 简介特征工程是指一个基因过程,可以涉及特征构建:从现有数据中添加新特征和特征选择:仅选择最重要的特征或其他降维方法.我们可以使用许多技术来创建特征…

Kaggle：Home Credit Default Risk 数据探索及可视化（1）

最近博主在做个 kaggle 竞赛,有个 Kernel 的数据探索分析非常值得借鉴,博主也学习了一波操作,搬运过来借鉴,原链接如下: https://www.kaggle.com/willkoehrsen/start-here-a-gentle-introduction 1 数据介绍数据由Home Credit提供,该服务致力于向无银行账户的人群提供信贷(贷款).预测客户是否偿还贷款或遇到困难是一项重要的业务需求,Home Credit将在Kaggle上举办此类竞赛,以了解机器学习社区可以开展…

kaggle 欺诈信用卡预测——Smote+LR

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题本项目通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件. 建模思路项目背景数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据.此数据集显示两天内发生的交易,其中284,807笔交易中有492笔被盗刷.数据集非常不平衡,积极的类(被盗刷)占所有交易的0.172%. 它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量.不幸的是,由于保密问题…

【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享（mark 专业的数据建模过程）

简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作.此文分享笔者在…