- 【评分卡实现】应用Python中的toad.ScoreCard函数实现评分卡
阿黎逸阳
风控建模原理与实现python逻辑回归toad库
逻辑回归已经在各大银行和公司都实际运用于业务。之前的文章已经阐述了逻辑回归三部曲——逻辑回归和sigmod函数的由来、
- Lucene 搜索过程记录
Ombres
介绍今天记录一下Lucene的搜索过程,基于自己的理解吧。概要获取词典及词典的文档号倒排表解析Query语句,转为一棵Query查询树根据Query构建Weight,用于计算查询权重并构建查询评分器,主要调用IndexSearcher.createWeight(),实际是由Query.createWeight()生成,在不需要评分或在缓存的时候,会添加到缓存。构建Scorer,用于对文档集进行评分
- Redis中zset(有序集合)的常用命令
终生成长者
Redis学习redis数据库缓存
1.向有序集合中添加一个或多个成员,或者更新已经有成员的分数ZADDkeyscore1member1[scorer2member2...]2.获取有序集合中成员的数量ZCARDkey3.计算有序集合中分数在[min,max]范围内的成员数量ZCOUNTkeyminmax4.将有序集合中指定成员的分数增加incrementZINCRBYkeyincrementmember5.计算多个有序集合的交集,
- 评分卡--toad--scorecard函数,调整评分以整数形式输出
紫苏Sun
Python
文章目录小心情前言将分箱后的评分转为小数踩坑点小心情平平无奇我真棒!!!前言toad包里的scorecard能自动将概率转为评分卡,想学习toad的童靴,可以参见:toad使用教程。概率转评分卡,并将评分转到希望的区间内(比如[300,1000]),主要是调整scorecard内的以下4个参数:base_odds基准好坏比base_score基准分数:当基准好坏比取值为base_odds,基准得分
- C# 使用yolov5通过ONNX进行人体识别
仗剑天涯i
ASPNET深度学习人工智能
此项目起源于github作者:yolov5-net通过Issues发现一个改进版本:Yolov5Net-Faster在此处下载源码。项目已经训练好了。我们只需要注意以下事项:【必须】使用VS2019打开项目【必须】Yolov5Net.App文件目标框架.NET5.0以上【必须】Yolov5NetFaster.Scorer文件目标框架.NETStandard2.0以上【注意】分析的图片大小最好是64
- YOLO V5 ONNX模型在C# 中部署
Aron Du
计算机视觉c#
关于Yolo5训练自定义数据集,请参考此教程:YOLO5训练自定义数据集完整项目(VS2022)链接:https://pan.baidu.com/s/17jQUx-Dp0YYC4YWzYLs0AA?pwd=yzj9提取码:yzj9一YOLO导出ONNX模型在export.py中修改参数(如下图),运行导出ONNX二Yolov5Net.Scorer.dll文件设置及编译C#ONNX模型推理dll库:
- sklearn学习笔记之metrics
可大侠
sklearn学习pythonsklearn机器学习
本文基于以下链接:sklearn中文文档,sklearn官网模型选择Interfacemake_scorersklearn.metrics.make_scorer(score_func,*,greater_is_better=True,needs_proba=False,needs_threshold=False,**kwargs)构建一个计分器,用于模型进行参数选择分类评估准则:Classifi
- sklearn.metrics.make_scorer()学习
一条咸鱼在网游
随便写写sklearn学习python
学习参考:【(1条消息)sklearn.metrics.make_scorer详解_不爱读书丶Sisicca的博客-CSDN博客】从性能指标或损失函数中创建一个记分标准。这个函数封装了用于GridSearchCV和cross_val_score的评分函数,它接受一个评分函数,如accuracy_score、mean_squared_error、adjusted_rand_index或average
- [译]make_scorer()
quantLearner
#小白学Python#小白学机器学习make_scorer()
sklearn.metrics.make_scorersklearn.metrics.make_scorer(score_func,greater_is_better=True,needs_proba=False,needs_threshold=False,**kwargs)依据性能指标或损失函数制作一个记分器。这个制造函数封装了用于GridSearchCV以及cross_val_score的计分
- 信用评分-(scorecard)记分卡开发流程,详细介绍分数校准原理calibration
python机器学习建模
python风控模型风控信用评分信用评分模型记分卡评分卡
难道你知道你的信用评分?您是否被拒绝信用,不知道为什么?每个曾经借过钱申请信用卡、买车、买房或任何其他个人贷款的人都有信用档案。贷方使用信用评分来确定谁有资格获得贷款、利率是多少以及信用额度是多少。信用评分越高,贷方对客户的信誉就越有信心。但是,信用评分不是常规信用报告的一部分。有一个数学公式可以将信用报告中的数据转换成一个三位数的数字,供贷方用来做出信用决策,但机构用来计算信用评分的确切公式是一
- 文本分类从入门到精通,代码整理。
big_matster
文本分类从入门到精通比赛分类python
Sklearn-metric评估sklearn.metrics.make_scorer从性能指标或损失函数中创建一个记分标准。这个函数封装了用于GridSearchCV和cross_val_score的评分函数,它接受一个评分函数,如accuracy_score、mean_squared_error、adjusted_rand_index或average_precision,并返回一个可调用的值,
- 依赖项安全检测新利器:Scorecard API
开源项目介绍安全
Scorecard是OpenSSF旗下的开源项目,用于评估开源软件风险,本文由该项目的主要贡献者Naveen撰写。现代软件是建立在数百个甚至数千个第三方开源组件之上的,这些通常被称为依赖项。它们可以帮助开发团队快速迭代并保持生产力。由于生产力的提升,大部分企业正在快速采用开源软件(OSS),导致承载关键任务的应用程序依赖于成千上万的直接和传递依赖项。随着开源软件包正在成为恶意用户的攻击目标,这些依
- RIAS
Justin_J
Reading、Interpretation、Appropriation、Self-ScoreR:Reading,书中的一段原文,直接摘抄即可。I:Interpretation,使用自己的语言对书中原文的描述,不能摘抄原文或讲老早知道的信息,一定要用自己的语言对原文进行重述。A1:Appropriation,不要写非真正的经验或泛泛而谈,一定要写自己的经验(写的过程也是对已有经验进行激活和反思的过
- 构建一个文本搜索系统
makeadate
信息检索
说明:文章内容来源于课程视频和课程ppt。我只学习了课程没有做习题。文章不是翻译,是我对课程的理解。1TR的主要构成在文章中文本检索系统=全文检索系统=TRSystem从图中看到(红色的方框)TR的主要过程有:分词(Tokenizer)、索引(Indexer)、打分(Scorer)、反馈(Feedback)四个部分。如果把用户发起搜索操作得到检索结果这一过程称为线上(Online),其他时间称为线
- 信数金服:如何“谨慎”使用“数据驱动”的风控模型—决策篇
数智物语
上一篇,笔者介绍了谨慎使用“数据驱动”的风控模型,需要“高质量的数据+审慎严谨的决策模型+实时全面的监控分析”动态闭环。本篇笔者会着力于介绍整个风控决策体系的建设及持续优化。风控决策的管理并不是狭义上的规则或评分卡(Scorecard)模型,而是广义上对整个风控策略的体系化管理,还应覆盖包括模拟验证、冠军/挑战者实验(A/B测试)、版本管理、效能评估在内的全生命周期,如果有人工审核环节的话,也需要
- codeforces1096E The Top Scorer
adfa4535
codeforces基础组合数学练习题/cy按照题面描述,不难想到枚举\(a_1\)的大小\(x\)和值为\(x\)的数的个数\(y\),不难写出获胜概率如下\[\sum_{x=r}^s\sum_{y=1}^p\frac{1}{y}\dbinom{p-1}{y-1}f(p-y,s-xy,x)\]其中\(f(n,m,x)\)表示\(n\)个互不相同的盒子\(m\)个球,每个盒子的球数小于\(x\)的
- sklearn.metrics.make_scorer详解
只爱读书丶Sisi卡
sklearn学习
官方说明文档:点这里从性能指标或损失函数中创建一个记分标准。这个函数封装了用于GridSearchCV和cross_val_score的评分函数,它接受一个评分函数,如accuracy_score、mean_squared_error、adjusted_rand_index或average_precision,并返回一个可调用的值,该值对学习器的输出进行评分。它的使用形式如下:sklearn.me
- auto-sklearn案例解析二
田丰收
【机器学习】AutoML机器学习进阶汇总剑指数据科学自动化的机器学习
度量函数-metricsauto-sklearn的度量函数是对sklearn度量函数的封装,我们即可以使用autosklearn已经封装好的metrics函数,也可以使用autosklearn的metrics函数封装器make_scorer函数封装我们自己的么metrics函数使用autosklearn已经封装好的metrics函数如果仅仅是获取的话,最简易的一种方式是直接去找源代码.你可以直接输
- R数据读取方式的选择
Taylor_zhuang
R语言
今天是个好日子,特地花时间看了RDataImport/Export,不仅萌生了导入各种不同的数据方式,看看哪个更适合自己的需要,仅仅算是娱乐吧!!!文件不是特别大,先让他们走一波,细小的看一看,对比一波,再看大的数据集。system.time(readLines('D:/R/data/Scorecard/mydata.txt'))用户系统流逝0.110.010.13system.time(read
- 线性回归 模型的评价方法 MSE, MAE,R2
SamWang_333
机器学习
回归模型的评价在sklearn中包含四种评价尺度,分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_scorer2_score【2】。mean_absolute_error:平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE),用于评估预测结果和真实数据集的接近程度的程度,其其值越小说明拟合效果越好。mean_squar
- Scorecard : Data Visualization – Banking Case
lumicinta
Scorecard:DataVisualization–BankingCase标签(空格分隔):ScorecardMicrosoftExcel–useSecondaryAxistoCreateTwoYAxesAnalyticsLabMalcolmGladwellinhisbook‘Outliers‘saysthatittakesapproximately10,000hoursoftrainingo
- 如何“谨慎”使用“数据驱动”的风控模型(二)——决策篇
数智物语
数据管理
上一篇,笔者介绍了谨慎使用“数据驱动”的风控模型,需要“高质量的数据+审慎严谨的决策模型+实时全面的监控分析”动态闭环。本篇笔者会着力于介绍整个风控决策体系的建设及持续优化。风控决策的管理并不是狭义上的规则或评分卡(Scorecard)模型,而是广义上对整个风控策略的体系化管理,还应覆盖包括模拟验证、冠军/挑战者实验(A/B测试)、版本管理、效能评估在内的全生命周期,如果有人工审核环节的话,也需要
- Scorer Helper-Soccer scorecard
Madelines
Thisisascoringtoolthatisspecifictosportingevents.Theappcanaddcustommatches,addmatchnames,andchangescoresinrealtime.Theappcanalsorecordthenumberoffoulsandinjuriesinasportsgamesothatuserscanviewitatanyt
- R 语言快速构建信用评分卡模型---scorecard包
Bonus_F
数据分析R语言系列信用模型
前言R语言快速构建机器学习,基于某大佬的scorecard包。#github主页-R版:http://github.com/shichenxie/scorecard#加载[data.table](http://r-datatable.com)与scorecard包library(data.table)#一个超高性能的数据处理包library(scorecard)#数据准备------#加载scor
- 逻辑回归评分卡分数映射
Labryant
风控
本文转自https://github.com/xsj0609/data_science/tree/master/ScoreCard一、评分卡逻辑 信贷业务评估的是客户的客户违约率(PercentofDefault)即PD,是[0,1]的概率,比如2%即100个客户中有2个违约,简称为p。 评分卡中不直接用客户违约率p,而是用违约概率与正常概率的比值,称为Odds,即Odds=p1−pOdds=\f
- R语言 scorecard包 评分卡
程志伟
R语言
各位朋友,我已开通微信公共号:小程在线我会把文章及时的更新到公共号上,欢迎大家的关注。library(scorecard)data("germancredit")print(dim(germancredit))print(names(germancredit))print(head(germancredit[,20:21]))#变量选择dt_s<-var_filter(germancredit,y
- Scorecard 评分卡模型
textboy
DataAnalysis
公式woe=ln(odds),beita为回归系数,altha为截距,n为变量个数,offset为偏移量(视风险偏好而定),比例因子factor。总评分。或去掉负号。LogisticRegressionwithWeightofEvidence比例因子和偏移量为:令好坏比为50,对应的评分为600;在些基础上评分值增加20分,e.g.600=log(50)*factor+offset620=log(
- Regression in sklearn
Dorts
SSE和AE比较AE的解不唯一,可以找到很多相同解的直线。SSE的解唯一,且可以使用梯度下降更容易求解。SSE缺点训练数据越多,SSE越大,但不代表拟合的越差,如下图。image.pngR^2scoreR2不受训练数据量大小的影响R2范围为0-1,越大越好,其说明了y有多少百分比可以由x进行解释。可视化的意义可视化是回归中的最后一公里!可以直观展示回归的效果。广义线性模型非线性的数据可以通过转换,
- elasticsearch.yml常用配置
晴天哥_374
cluster.name:recomm_scorer_xs144_clusternode.name:"10.2.34.144"node.master:truenode.data:trueindex.number_of_shards:5index.number_of_replicas:2path.conf:/opt/elasticsearch-1.6/configpath.data:/data/el
- keras-syncer
Helen_Cat
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmake_scorer,mean_absolute_error,me
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin