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如果有明显的序列行为，可用RNN（LSTM），例如行为评分卡。但是带来的问题是可解释性很差。
我这边确实没有这种情况。是不是你用的数据集（训练、测试两部分）跟我的不太一样？如果这样的话，你需要改一下相应的代码。我的运行结果的log如下 [img]webkit-fake-url://11367a37-ab12-4d14-89af-aae1062f7be4...
您好！ 首先，我们用的0.7，是一个相对宽松的标准。低于0.7并非没有相关性，而高于0.7几乎肯定会有相关性。 问题1解答：对同一种计算逻辑、但是基于不同时间窗口的变量，2种变量各有利弊。窗口长的变量，例如近30天的查询机构数，IV应该高于7天的。但是...
是的，对于可以解释的变量，如年龄，U型的bad rate可以接受。这一点在课堂上也介绍过。
你好！ 1，一千条数据做对人的征信评分模型，数量不够，经验来讲最好上万。 2，评分是逻辑回归结果的一个线性变换（见下面的公式）。代码里是有的。 score = Base Point + PDO/ln(2)*(-y), y是逻辑回归的结果，是概率的log...
没有内容
2018-04-16 田野 回答了问题, 请问深度学习在信贷违约预测的应用，除了ANN还有什么呢？
2018-02-05 田野 回答了问题, 对测试数据预测 代码错误
2018-01-15 田野 回答了问题, 关于金融数据分析线性相关问题
2018-01-15 田野 回答了问题, 第二课提到的badRate单调不是绝对的吧
2018-01-15 田野 回答了问题, 金融数据分析分箱次数
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