模型预测predict和predict_proba区别

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课程介绍

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适合人群

1.金融风控建模和数据分析从业人员 2.企业信用评级从业人员 3.企业债券 4.证券投资 5.金融投资从业者‘ 6.学生相关论文参考

你将会学到

python信用评分卡构建流程，附代码直接使用，德国信用数据建模

python
风控
评分卡
逻辑回归
模型
消费金融
银行
现金贷
Germancredit
德国信用数据

课程简介

讲师：
持牌照消费金融模型经理，发明金融风控模型算法专利，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；和央行征信，芝麻分，百融，友盟等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈等等。模型项目200+，擅长Python机器学习建模，对于变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等疑难问题有良好解决方法。

课程概述

A级优质课程，360度讲解python信用评分卡构建流程，附代码直接使用。

实操项目：German credit德国信用数据+kaggle竞赛give me some credit15万数据集+江苏城投企业信用评级数据集。

课程目的：

教会如何用python搭建个人信用评分卡模型和企业信用评分卡模型。

课程特点：
0.普惠金融：数万元风控训练营价格压缩到数百元
1.3年A级优质课程，180+节课，实时更新
2.支持脚本，原始数据下载
3.画质采用高于2K超清分辨率
4.支持邮件答疑，提供售前和售后技术问题回复
5.课程定期更新，不断增值

实战项目.PNG

python信用评分卡描述.png

目录1.png

作者介绍3.PNG

课程简介长图2_副本.png

评分卡开发流程图3.PNG

模型变量重要性排序结果

决策树可视化

神经网络变量可视化

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讲师头像

担任持牌照消费金融模型专家一职，发明金融风控模型算法，和中科院，网易云，腾讯，百度，爱奇艺，清华大学保持长期项目合作；和同盾，聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈，汽车金融等等。模型项目200+，擅长Python机器学习建模，对于变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等疑难问题有良好解决方法。

课程大纲

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