数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending

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【机器学习入门与实践】入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘

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专栏详细介绍:【机器学习入门与实践】合集入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘。

本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)

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主要讲解了数据探索性分析:查看变量间相关性以及找出关键变量;数据特征工程对数据精进:异常值处理、归一化处理以及特征降维;在进行归回模型训练涉及主流ML模型:决策树、随机森林,lightgbm、Catboost等。同时重丶讲解模型验证、特征优化、模型融合等。

数据挖掘实践(金融风控

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