大家好，我是Toby老師，今天介紹
《Python金融風控模型案例實戰大全》。

1.《Python金融風控模型案例實戰大全》程覆蓋多個核心知識點，包括風控建模全流程知識介紹，信用評分卡，信用評分卡知識包含個人信用評分卡和企業信用評分卡知識；集成樹算法xgboost，lightgbm，catboost，神經網絡算法，多個異常值檢測算法，多個變量篩選算法，數據清洗全流程等，可用于kaggle競賽或銀行模型項目。

2.《Python金融風控模型案例實戰大全》還覆蓋風控業務常識等核心知識，就業指導等軟知識，有助于學員就業和工作時少踩坑。

3.《Python金融風控模型案例實戰大全》設計由易到難，包含Python編程環境搭建，機器學習基礎知識介紹，有助于小白快速入門和學習。

4.《Python金融風控模型案例實戰大全》有多個實戰案例，包括

（1）德國信用數據集Germancredit，個人信用評級模型；

（2）銀行give me some credit數據集，個人信用評級模型

（2）美國p2p鼻祖，現為金融科技公司的lendingclub數據集；

（3）中國移動用戶信用智能評分數據集；

（4）江蘇城投企業數據集，企業信用評級模型。

《Python金融風控模型案例實戰大全》更多實戰案例會定期更新，是金融科技從業人員葵花寶典，大家記得收藏。

Python金融風控模型案例實戰大全

適用人群和用途

銀行，消費金融，小額貸，現金貸等線上貸款場景的風控建模相關工作人員，貸前審批模型人員或想今后從事模型崗位工作人員。

用于論文，作業，專利，大學生fintech建模競賽，工作項目等等。

《Python金融風控模型案例實戰大全》針對消費金融，現金貸等線上貸款場景，教會學員了解風控發展歷史和風控模型基礎知識。

互聯網充斥著各種數萬元的天價和錯誤信息，其中部分正確信息夾雜著少量錯誤知識。別說新手，很多老鳥也很難辨別。例如相關性大于0.6的變量要刪除？缺失率高于50%的變量要刪除？變量越多，模型AUC越高？評分卡哪種分箱算法最優？catboost類別變量申明后，模型AUC一定提高？xgboost是最好集成樹算法？lightgbm缺點是啥？評分卡模型和邏輯回歸模型區別是什么？

作者

重慶未來之智信息技術咨詢服務有限公司創始人，持牌照消費金融模型專家，有金融風控模型算法專利，和中科院，中科大教授保持長期項目合作；和同盾，聚信立等外部數據源公司有項目對接。熟悉消費金融場景業務，線上線下業務，包括現金貸，商品貸，醫美，反欺詐，汽車金融等等。模型項目200+，擅長Python機器學習建模，對于變量篩選，衍生變量構造，變量缺失率高，正負樣本不平衡，共線性高，多算法比較，調參等疑難問題有良好解決方法。原創，版權所有。

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部分技術細節展示

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python金融风控模型案例实战大全的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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