违约预测模型

R语言临床预测模型：分层构建Cox生存回归模型stratified Cox model、KM生存曲线、PH假设检验

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32046stratifiedcoxmodel是针对协变量不满足PHA提出的，这里的思想是对协变量分层。协变量的效果在一个层(部分)里是一样的，即层内没有interaction，效果是常数，这就是Non-interactionassumption。对于”nointeraction“的model，每个层的baselinefunction都不一样，但指
·2023-06-20 00:13

R语言用CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测

结果表明,该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。
·2023-06-20 00:40

【大数据部落】R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

有正必有反，在个人信贷业务规模不断扩大的同时，信贷的违约等风险问题也日益突出，一定程度上制约着我国的信贷市场的健康发展。
·2023-06-20 00:36

R语言用CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测|附代码数据

我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告结果表明,该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。
·2023-06-20 00:30

【2019-04-21】WOE

分组后，对于第i组，WOE的计算公式如下：其中，pyi是这个组中响应客户（风险模型中，对应的是违约客户，总之，指的是模型中预测变量取值为“是”或者说1的个体）占所有样本中所有响应客户的比例，p
FridayQun·2023-06-19 21:43

LEAP软件操作基础/安装与注册/基本原理和数据结构

本次内容突出与实例结合，紧密结合国家能源统计制度及《省级温室气体排放编制指南》，深入浅出地介绍针对不同级别研究对象时如何根据数据结构、可获取性、研究目的，构建合适的能源生产、转换、消费、温室气体排放（以碳排放为主）预测模型并设计情景以量化不同低碳化能源发展政策效果
weixin_贾·2023-06-19 18:10

征信报告不良记录5年后会自动清除吗？

如果5年期内，如果你没有再次违约，或者国家征信中心没有收到其他相关机关的征信污
e3908f44b0b4·2023-06-19 16:31

大数据分析案例-基于决策树算法构建世界杯比赛预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命
艾派森·2023-06-19 16:51

【总结】反欺诈(Fraud Detection)中所用到的机器学习模型

机器学习在反欺诈中发挥了重要作用，可以使用各种机器学习算法来建立预测模型。
·2023-06-19 16:53

阅读笔记DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks

简介DeepAR是一个概率预测模型，给历史数据，预测的是未来的分布。方法zi,t∈Rz_{i,t}\in\mathbb{R}zi,t∈R表示时间序列iii在ttt时刻的值。
冰冰冰泠泠泠·2023-06-19 13:09

基于数据驱动 U-Net 模型的大气污染物扩散快速预测，提升计算速度近6000倍

项目背景当前，常见的大气污染预测模型大多是基于物理机理构建的，比如空气质量预测模型Calpuff、AERMOD、CMAQ等。
·2023-06-19 10:53

DataWhale 第17期组队学习经验分享(I)2020-09-14

这是本次大赛第一次经验分享:任务理解部分任务介绍整体学习内容本次组队学习的内容为：数据挖掘实践（金融风控），该内容来自Datawhale与天池联合发起的零基础入门数据挖掘-贷款违约预测学习赛的第一场。
華麗過去了會灰到記起·2023-06-19 09:57

时间序列的平稳性

因此一些时间序列预测模型，如自回归模型，依赖于时间序列的平稳性。什么是平稳性?平稳性描述了时间序列如何未来保持不变的概念。
·2023-06-19 09:28

【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型
然哥依旧·2023-06-19 01:37

SEER数据库临床预测模型Nomogram列线图绘制R语言如何自学？

什么是SEER：Surveillance（监控）,Epidemiology（流行病学）,EndResults（最终结果）即SEER。SEER激活划提供有关癌症统计信息，以减少美国人群的癌症负担。SEER得到NCI癌症控制和人口科学部（DCCPS）的监视研究计划（SRP）的支持。SEER目前从覆盖约35％的美国人口的人群癌症登记处收集并发布癌症发病率和生存数据。有关更多信息，SEER覆盖率包括31.
proudcat·2023-06-19 01:09

基于神经网络的经济景气预测模型软件设计

时间序列分析是概率统计学科的一个分支，它是运用概率统计的理论和方法来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，进行参数估计，对模型定阶，以及进一步应用于预报、预测、控制、最佳滤波等诸多方面[1]。时间序列分析法是先对实测数据建立数学模型，并在此基础上进一步分析随机数据的统计特性。如何根据统计数据有效地表达经济系统内变量间相互影响的动态机制，是经济计量学关注的一个重要内容[2]。回归
图灵软件设计·2023-06-18 23:45

深度学习之路（一）：用LSTM网络做时间序列数据预测

首先，给出数据集：前10行数据.png接下来，通过对数据进行处理，以及模型的搭建和训练，最终得到想要的预测模型。
Flamingjay·2023-06-18 19:21

机器学习_预测概率校准

我们在建模时通常根据准确性或准确性来评估其预测模型，但几乎不会问自己：“我的模型能够预测实际概率吗？”但是，从商业的角度来看，准确的概率估计是非常有价值的（准确的概率估计有时甚至比好的精度更有价值）。
Scc_hy·2023-06-18 16:25

电子商务客户消费购物预测模型-基于数千万真实在线零售数据__企业调研_论文科研_毕业设计（智慧营销_精准营销_机器学习_人工智能）

之前发过《谁主沉浮？银行，消金，互联网公司的精准营销_智慧营销完全解读》介绍了智慧营销/精准营销目的是降低运营成本。但精准营销可以带来很多额外收益，例如提高销售利润，提高客户忠诚度，降低客户流失率，提升运营能力和策略管理能力。上月发布的文章《RMF模型-实现银行信用卡用户分级_电商VIP客户挖掘(精准营销/智慧营销)》介绍了如何运营RFM模型来挖掘VIP客户，从而节约运营成本，实现精准营销。RFM
python机器学习建模·2023-06-18 14:41

糖尿病视网膜病变预测模型-机器学习-人工智能-企业科研

糖尿病性视网膜病变是糖尿病的一种并发症，由高血糖水平损害眼睛后部（视网膜）引起。如果不加以诊断和治疗，可能会导致失明。任何患有1型糖尿病或2型糖尿病的人都有可能患上糖尿病性视网膜病变。然而，糖尿病性视网膜病变通常需要数年时间才能达到可能威胁您视力的阶段。根据2021年国际糖尿病联盟（IDF）统计，我国糖尿病人群数量居世界第一，患者数量超过1.4亿，是全球糖尿病患者人数最多的国家。研究表明，大约每3
python机器学习建模·2023-06-18 14:11

金融风控项目实战-银行信用卡流失预测模型_基于ANN神经网络_金融培训_论文科研_毕业设计

业务背景根据央行公布的数据显示，全国性银行信用卡和借贷合一卡的发卡量增速从2017年同比增速26.35%的高点逐年下降，截至2020年同比增速降至4.26%。银行信用卡发卡增速明显放缓的背景下，预防老客户流失的问题变得愈发重要。假设一家消费信用卡银行的业务经理正面临客户流失的问题。经理希望分析数据，找出背后的原因，并利用这些数据来预测可能会流失的客户。经理还试图找到流失客户的主要特征，提出降低客户
python机器学习建模·2023-06-18 14:11

上海房产律师：买方因不符合限购政策，解除合同，违约金数额多少合适？

问题来了，如果买方解除合同，那要支付给卖方的违约金数额多少合适呢？
800358789634·2023-06-18 12:58

【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型17-19
紫极星光·2023-06-18 05:44

最新综述！基于视觉的轨迹预测有哪些？

导读轨迹预测预测场景中所有动态agent在给定其当前和过去状态的情况下的未来状态，一个好的预测模型可以防止道路上的碰撞，因此自动驾驶汽车的最终目标是：碰撞率：每百万英里的碰撞。
奥比中光3D视觉开发者社区·2023-06-17 14:11

【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型17-19
数学建模与科研·2023-06-17 12:32

数学建模之：ARIMA时间预测模型Python代码

importpandas#读取数据，指定日期为索引列data=pandas.read_csv('D:\\DATA\\pycase\\number2\\9.3\\Data.csv',index_col='日期')#绘图过程中importmatplotlib.pyplotasplt#用来正常显示中文标签plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示负
今天还没打卡噢·2023-06-17 09:59

python信用卡违约_Python信用卡验证

我是一个初级Python学习者，目前正在研究Luhn算法来检查信用卡验证。我写了大部分代码，但是我有两个错误，第一个是赋值前引用num。我得到的第二个是类型为'\io.TextIOWrapper'的对象没有len()。我们将非常感谢您的进一步帮助/指导。以下是Luhn算法(Mod10Check)的步骤从右到左每隔两位数。如果这个“翻倍”结果是两位数，则将两位数相加得到一个数字的数字。现在将步骤1中
張子佾·2023-06-17 05:40

风控违约场景如何预测，来看看这份常见的三种模型实现算法对比

在机器学习算法中，树模型在风控、营销等实际业务场景应用中始终备受青睐。其中对于GBDT集成学习树模型，我们是非常熟悉的，而且在此基础上发展而来的XGBoost、LightGBM更是我们日常建模场景中经常接触到的，可以称为是Boosting算法体系的两大“明星”算法。实际上，在GBDT算法衍生而来的主流树模型“神器”，并未只有XGBoost、LightGBM，还有一个算法也是名副其实的模型“宠儿”，
番茄风控·2023-06-17 04:17

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

【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：模型融合、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
汀、人工智能·2023-06-17 04:14

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

【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
汀、人工智能·2023-06-17 04:44

碳排放预测模型 | Python实现基于MLP多层感知机的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）

[1](https://img-blog.csdnimg.cn/34c113bde2文章概述碳排放预测模型|Python实现基于MLP多层感知机的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）研究内容这是数据集的链接
算法之旅·2023-06-17 04:26

三伏天，不要拿命去工作

爸爸说，我劝不动她，老板签了合同的，不能按期完工要付违约金。你放心吧，老板的防暑降温工作做得还是到位的。妈妈打电话来问我们什么时候回去。我说我
叶辰秋·2023-06-17 03:55

人机交互学习-8 交互设计模型与理论

交互设计模型与理论预测模型GOMS模型GOMS全称GoalsOperatorsMethodsSelectionRules举例GOMS方法步骤GOMS模型分析击键层次模型操作符使用方法放置M操作符的启发规则
so.far_away·2023-06-17 03:41

OpenMMLab-AI实战营第二期——4-1.目标检测与MMDetection

滑窗效率问题改进1.1.3感受野计算1.2-1使用卷积实现密集预测1.2.1在特征图上进行密集预测1.2.2边界框回归1.2.3非极大值抑制（Non-MaximumSuppression）1.2.4使用密集预测模型进行推理
吨吨不打野·2023-06-16 22:49

搭建金融信贷风控中的机器学习模型-(5)逻辑回归模型与尺度化

例如违约与非违约。伯努利概型某个事件有“发生”与“不发生”两种互斥的状态。
GQRstar·2023-06-16 19:05

2022软件质量与管理-考题复习

【2021】基于Yield构建预测模型(10分)基于Yield指标构建缺陷预测模型，并列举该模型的可能改进方案【2013】1.目标：预测软件开发过程每个阶段的InjectRate（缺陷注入率）和Yield
yoyolee115956·2023-06-16 17:27

【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型
数学建模与科研·2023-06-16 12:15

数据库（第五章）数据库的完整性

1.定义完整性约束条件2.提供完整性检查方法3.进行违约处理完整性我们之前学过。
Insisted_G·2023-06-16 03:12

碳排放预测模型 | Python实现基于机器学习回归分析的碳排放预测模型——数据可视化和探索

文章目录效果一览文章概述研究内容环境准备源码设计学习总结参考资料效果一览文章概述碳排放预测模型|Python实现基于机器回归分析的碳排放预测模型——数据可视化和探索目标是测试所选特征对分析的重要性，检测异常值的存在并准备数据以供进一步分析
算法之旅·2023-06-16 02:43

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据

以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型GM(1,1)、BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了GM(1,1)和BP神经网络房价预测可视化由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价
·2023-06-16 00:26

复盘朱树英律师工程案例3：标前协议的效力与违约问题？

一．工程案例3基本情况：在本案一审败诉、二审审理过程中，朱树英律师作为专家证人对本案的疑难复杂问题发表证人意见。最终二审采纳了朱树英律师在庭上发表的意见，把案件发回重审后，当事人不服重审判决再次上诉后又依法改判，当事人胜诉。2010年8月17日，本案被告某工程总承包人（以下简称总承包人）与本案原告两家设备制造公司（以下简称设备公司一二，书中简称为两分包人一、二）就石灰窑项目进行长期合作事宜签订协议
b6a9f4335ed2·2023-06-16 00:28

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
·2023-06-16 00:24

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力背景下面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型
·2023-06-16 00:24

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化

p=31938原文出处：拓端数据部落公众号以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型GM(1,1)、BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了GM(1,1)和BP神经网络房价预测可视化。
·2023-06-16 00:22

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据

以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型GM(1,1)、BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了GM(1,1)和BP神经网络房价预测可视化由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价
·2023-06-16 00:44

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task2

1、导入数据略2、查看数据train_data.columnstest_data.columns#isDefault是Y变量，test_data多了n2.2和n2.3字段train_data.info()train_data.describe()2.1查看缺失值的两种方法missing=train_data.isnull().sum()/len(train_data)missing=missing
怕热的波波·2023-06-15 15:49

XGBoost参数调优

摘要：转载：http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/526653961.简介如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。
梅逊雪·2023-06-15 14:28

糖尿病视网膜病变预测模型-机器学习-人工智能

糖尿病性视网膜病变是糖尿病的一种并发症，由高血糖水平损害眼睛后部（视网膜）引起。如果不加以诊断和治疗，可能会导致失明。任何患有1型糖尿病或2型糖尿病的人都有可能患上糖尿病性视网膜病变。然而，糖尿病性视网膜病变通常需要数年时间才能达到可能威胁您视力的阶段。根据2021年国际糖尿病联盟（IDF）统计，我国糖尿病人群数量居世界第一，患者数量超过1.4亿，是全球糖尿病患者人数最多的国家。研究表明，大约每3
python风控模型·2023-06-15 12:55

电商客户消费预测模型-基于数千万真实在线零售数据__企业调研_论文科研_毕业设计

之前发过《谁主沉浮？银行，消金，互联网公司的精准营销_智慧营销完全解读》介绍了智慧营销/精准营销目的是降低运营成本。但精准营销可以带来很多额外收益，例如提高销售利润，提高客户忠诚度，降低客户流失率，提升运营能力和策略管理能力。上月发布的文章《RMF模型-实现银行信用卡用户分级_电商VIP客户挖掘(精准营销/智慧营销)》介绍了如何运营RFM模型来挖掘VIP客户，从而节约运营成本，实现精准营销。RFM
python风控模型·2023-06-15 12:55

机器学习建模-糖尿病肾病预测模型

糖尿病肾病概述糖尿病肾病是1型和2型糖尿病的严重并发症，又叫做糖尿病肾脏病。在美国，大约三分之一的糖尿病患者存在糖尿病肾病。糖尿病肾病影响肾脏的日常运作，无法将废物和多余液体排出体外。保持健康的生活方式，适当管理糖尿病和高血压是预防和延迟糖尿病肾病发作的最佳方法。长年累月之下，糖尿病肾病会逐渐损害精密的肾脏过滤系统。早期治疗可预防或延迟疾病进展，降低并发症的几率。肾脏疾病可发展为肾脏衰竭，也叫做终
python风控模型·2023-06-15 12:55
上一页 24 25 26 27 28 29 30 31 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他