python风控建模实战lendingClub
《python风控建模实战lendingClub》视频教程：http://dwz.date/b626
（博主原创录制）
作者Toby：持牌照消费金融模型专家，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；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。
（原创课程，版权所有，项目合作QQ：231469242）
课程介绍
lendingClub是美国最早金融信贷公司，堪称P2P鼻祖。针对消费金融，现金贷等线上贷款场景，此教程教会学员如何运用python+catboost+lightgbm等算法建立风控审批模型。实操项目包括P2P的lendingClub和消费者信用评分百万奖金挑战赛，课程建模数据量10万+。
之前博主录制《python信用评分卡建模（附代码）》课程是针对逻辑回归评分卡模型；《python风控建模实战lendingClub》此课程是针对集成树模型，包括catboost，lightgbm，xgboost。两个课程算法原理是不同的。
此课程catboost集成树算法有诸多优点，自动化处理缺失数据，自动化调参，无需变量卡方分箱。学员学完后不再为数据预处理，调参，变量分箱而烦恼。此教程建立模型性能卓越，最高性能ks:0.5869,AUC:0.87135，远超互联网上其它建模人员性能。
课程目的
为了从银行/消费金融公司的角度将信贷损失降到最低，银行需要制定决策规则，确定谁批准贷款，谁不批准。 在决定贷款申请之前，贷款经理会考虑申请人的信用水平。lendingClub信贷数据包含有关100多个变量的数据，以及10万多个贷款申请者被认为是好信用风险还是坏信用风险的分类。 预期基于此数据开发的预测模型将为银行经理/CRO/贷前审批人员提供指导，以根据他/她的个人资料来决定是否批准准申请人的贷款。
课程特点
1.了解机器学习建模实战，lendingClub包含几十万条实操数据，消费者信用评分竞赛也有十万多建模数据。学员可以跟着视频筛选变量，建模，体验快乐成功感！
2.课程为实战类，提供课程涉及python代码和建模数据，在第17课的参考资料下载（电脑端登录）
3.完善售后服务，提供售前售后邮件答疑，QQ答疑。
课程目录
章节1 python编程环境搭建
课时1风控建模语言，python，R，SAS优劣对比
课时2Anaconda快速入门指南
课时3Anaconda下载安装
课时4canopy下载和安装
课时5Anaconda Navigator导航器05:38
课时6python第三方包安装(pip和conda install)
课时7Python非官方扩展包下载地址
课时8Anaconda安装不同版本python
课时9为什么使用jupyter notebook及如何安装
课时10如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容？
课时11jupyter基本文本编辑操作
课时12jupyter生成在线PPT汇报文档
课时13jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案
章节2 python编程基础
课时14Python文件基本操作
课时15python官网
课时16变量_表达式_运算符_值
课时17字符串string
课时18列表list
课时19程序的基本构架（条件，循环）
课时20数据类型_函数_面向对象编程
课时21python2和3区别
课时22编程技巧和学习方法
章节3 python机器学习基础知识
课时23UCI机器学习数据库介绍
课时24机器学习书籍推荐
课时25如何选择算法
课时26sklearn机器学习算法速查表
课时27python数据科学常用的库
课时28python数据科学入门介绍（选修）
章节4 lendingClub业务介绍（P2P鼻祖）
课时29lendingClub业务简介
课时30lendingclub债务危机及深层次时代背景
课时31lendingClub官网数据下载(或本集参考资料下载)
章节5catboost基础介绍
课时32catboost基础知识讲解-比xgboost更优算法登场
课时33catboost官网介绍
章节6 lengding Club实战_catboost分类器模型
课时34数据清洗和首次变量筛选
课时35catboost第三方包下载和安装
课时36import导入建模的包
课时37读取数据和描述性统计
课时38train，test训练和测试数据划分
课时39fit训练模型
课时40模型验证概述
课时41树模型需要相关性检验吗？
课时42交叉验证cross validation
课时43混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数
课时44混淆矩阵python脚本实现
课时45计算模型ks(Kolmogorov-Smirnoff)
课时46catboost1_建模脚本连贯讲解
课时47catboost2_第二次变量筛选
课时48catboost3_分类变量cat_features使用
章节7KS（Kolmogorov–Smirnov）模型区分能力指标
课时49KS简介
课时50step1获取模型分
课时51step2_计算ks_方法1
课时52step3_计算ks_方法2
课时53step4_计算ks_excel推理
课时54step5_绘制KS图
课时55step6_KS评估函数
课时56step7_KS脚本汇总_分治算法
课时57step8_KS缺陷
章节8AUC（Area Under Curve）模型区分能力指标
课时58excel绘制ROC曲
课时59python计算AUC很简单
课时60python轻松绘制ROC曲线
课时61AUC评估函数_AUC多大才算好？
课时62Gini基尼系数基本概念和AUC关系
章节9pickle保存模型
课时63pickle保存和导入模型包_避免重复训练模型时间
章节10PSI模型稳定性评估指标（上）
课时64拿破仑和希特勒征服欧洲为何失败？数学PSI指标揭露历史真相
课时65excel手把手教你推导PSI的计算公式
课时66PSI计算公式奥义
课时67PSI的python脚本讲解
章节11PSI模型稳定性评估指标（下）
课时68step1.筛选lendingClub2018年Q3和Q4数据
课时69step2_计算train，test，oot模型分
课时70step3.计算Q3和Q4模型分PSI
章节12模型维度与边际效应
课时71边际效应基本概念
课时72模型维度与边际效应,变量越多越好吗？
课时73降维实操，结果让人吃惊！
课时74模型变量数量越多，区分能力（ks）越高吗？
章节13catboost分类变量处理
课时75 One-hot encoding热编码
课时76 cat_features分类变量处理（数值型）1
课时77 cat_features分类变量处理（字符串类型）
课时78 不同分类变量处理方法的结果对比
章节14catboost调参
课时79GridSearchCV网格调参简述
课时80iterations树的颗树
课时81eval_metric评估参数（logloss_AUC_Accuracy_F1_Recall）
课时82learning_rate学习率
课时83树深度depth（max_depth）
课时84 l2_leaf_reg正则系数L2调参
章节15多算法比较
课时85xgboost分类器模型
课时86lightgbm分类器建模
课时87逻辑回归分类器和多算法比较结果
章节16消费者信用评分实战_回归模型
课时88机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
课时89线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
课时90梯度下降法gradient descent
课时91误差error_偏差bias_方差variance
课时92shrinkage特征缩减技术_正则化
课时93ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
课时94sklearn_ridge岭回归脚本
课时95逻辑回归_regression脚本
课时96支持向量回归SVR脚本
课时97随机森林randomForest回归脚本
课时98xgboost regression回归脚本
课时99catboost regressor回归脚本
课时100lightgbm基础知识讲解
课时101lightgbm regressor回归脚本
课时102sequencial线性模型回归预测脚本
数据下载地址
第78课，模型训练截图
模型最高性能，ks:0.5869,AUC:0.87135，远超互联网上其它建模人员性能。
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课（博主亲自录制视频）：http://dwz.date/b9vv