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风控引擎（Radar） 项目介绍 一种基于Java语言，使用Springboot + Mongodb + Groovy + Es等框架构建的轻量级实时风控引擎，适用于反欺诈应用场景，极简的配置，真正做到了开箱即用。通过学习本项目能快速了解风险的定义，更加细化风险，最后达到集中管理风险的目的。 实时风险分析引擎，可以实时更新风险规则并使其立即生效。 它完美地适用于反欺诈应用。 与代码一样，称为Radar的项目代码在后面监视事务。 项目特点 实时风控，特殊场景可以做到100ms内响应 可视化规则编辑器，丰富的运算符，计算规则灵活 支持中文，易用性更强 自定义规则引擎，更加灵活，支持复杂多变的场景

风控管理系统操作文档

此版本为彩虹易支付原作者二开版本，新加了很多功能，新功能：API退款,轮训支付,网银支付,京东支付,实名认证更多功能自己登录演示后台 再带11套首页模板，比原版不知道好用多少，犹豫本人这短时间一直在国外无法搭建演示测试，但是这个精品必须搭建了！ 这个比老版本好很多，全新支持2代支付宝支付，完全开源无任何加密，一出来我就买来研究了！！ 新版彩虹全开源，没有任何一个地方加密，方便二开！！！！

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DataScience：风控场景之金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡之详细攻略 金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡 1、模型结果转换为标准评分卡步骤 2、实际案例应用 金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡 1、模型结果转换为标准评分卡步骤 借助逻辑回归模型，评分卡所设定的分值刻度，可通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义。 在建立评分卡模型时，我们经常会使用逻辑回归来对数据进行建模。但在用逻辑回归进行预测时，逻辑回归返回的是一个概率值，并不是评分卡分数。下面为大家介绍如何将模型结果转换为标准评分卡。

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