Python金融风控模型案例实战大全

大家好，我是Toby老师，今天介绍
《Python金融风控模型案例实战大全》。

1.《Python金融风控模型案例实战大全》程覆盖多个核心知识点，包括风控建模全流程知识介绍，信用评分卡，信用评分卡知识包含个人信用评分卡和企业信用评分卡知识；集成树算法xgboost，lightgbm，catboost，神经网络算法，多个异常值检测算法，多个变量筛选算法，数据清洗全流程等，可用于kaggle竞赛或银行模型项目。

2.《Python金融风控模型案例实战大全》还覆盖风控业务常识等核心知识，就业指导等软知识，有助于学员就业和工作时少踩坑。

3.《Python金融风控模型案例实战大全》设计由易到难，包含Python编程环境搭建，机器学习基础知识介绍，有助于小白快速入门和学习。

4.《Python金融风控模型案例实战大全》有多个实战案例，包括

（1）德国信用数据集Germancredit，个人信用评级模型；

（2）银行give me some credit数据集，个人信用评级模型

（2）美国p2p鼻祖，现为金融科技公司的lendingclub数据集；

（3）中国移动用户信用智能评分数据集；

（4）江苏城投企业数据集，企业信用评级模型。

《Python金融风控模型案例实战大全》更多实战案例会定期更新，是金融科技从业人员葵花宝典，大家记得收藏。

Python金融风控模型案例实战大全

适用人群和用途

银行，消费金融，小额贷，现金贷等线上贷款场景的风控建模相关工作人员，贷前审批模型人员或想今后从事模型岗位工作人员。

用于论文，作业，专利，大学生fintech建模竞赛，工作项目等等。

《Python金融风控模型案例实战大全》针对消费金融，现金贷等线上贷款场景，教会学员了解风控发展历史和风控模型基础知识。

互联网充斥着各种数万元的天价和错误信息，其中部分正确信息夹杂着少量错误知识。别说新手，很多老鸟也很难辨别。例如相关性大于0.6的变量要删除？缺失率高于50%的变量要删除？变量越多，模型AUC越高？评分卡哪种分箱算法最优？catboost类别变量申明后，模型AUC一定提高？xgboost是最好集成树算法？lightgbm缺点是啥？评分卡模型和逻辑回归模型区别是什么？

作者

重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司创始人，持牌照消费金融模型专家，有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，版权所有。

《Python金融风控模型案例实战大全》目录如下

部分技术细节展示

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