XXXX年第X批风险监测实施方案
2022-04-25 20:04:47 46KB 文档资料
COVID风险预测 使用朴素贝叶斯和决策树算法进行COVID-19风险预测
2022-04-22 20:14:15 851KB HTML
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2022年交通安全风险监测平台建设方案(专业完整版).docx
2022-04-22 19:05:42 18KB 智慧
基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评
2022-04-21 21:05:32 3.15MB 神经网络 p2p 深度学习 机器学习
通信工程招投标-通信工程招投标风险与法律责任
综合网络安全隐患、路由器的脆弱性,可以评估出路由器面临的安全风险,并给出安全风险抑制建议。
2022-04-21 16:03:57 161KB 华为 安全 web安全
人工智能-项目实践-创新大赛-基于python的用户贷款风险预测 融360与平台上的金融机构合作,提供了近7万贷款用户的基本身份信息、消费行为、银行还款等数据信息,需要参赛者以此建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。 ##解决方案概述## 本题很多关键属性被脱敏处理,比如时间戳和所有金额的值,这个对我们进行特征构造带来很多的影响,损失了很多业务信息。不过对于参赛者都是公平的,因而我们构造了大量的统计特征,根据模型及线上反馈最佳特征大多来自用户浏览行为browse_history和bill_detail,此外发现放款时间也是个强力特征,详细见代码部分。这里只放了我个人的代码,队友的特征工程很多类似的,也有一些独特之处,这里说几个思路:bill_detail表的特征按放款时间分为放款前放款后分别统计(还可以尝试多划分几个时间窗再统计)、基于熵的分箱处理(特征离散化,熊掌整理了思路见:最优分箱.docx)、排序特征、组合特征等,有兴趣可以自己去实现。模型方面,我本人主要玩了xgboost和lightgbm,队友也基本上是xgboost、RandomForest,在玩Stack
2022-04-21 13:05:22 19.06MB 人工智能 python 贷款风险预测 风险预警
人工智能-项目实践-企业退出风险预测-基于python的企业经营退出风险预测,二分类问题 model: Xgboost 数据处理: pandas 文件夹结构介绍 data/alldata/: 存放所有的得到的数据文件 data/public/: 题目给定的原始数据 (https://pan.baidu.com/s/1nuJNz9B) 提取密码:t2ek 运行之前,请建立对应的文件夹,并导入数据。 model/:运行的model文件 feature/: 提取特征的py文件 saveModel/: 保存model,可以不使用 stack/: stacking特征的py文件 xresult/:存放输出结果的文件
2022-04-21 13:05:20 132KB 人工智能 企业退出风险 xgboost
人工智能-项目实践-汽车投保风险指数预测-基于xgboost的汽车投保风险指数预测
人工智能-项目实践-主机被攻击风险预测-建立基于使用者特征的模型进行主机被攻击风险的预测 02.py 描述了数据属性重编码的方式,将原有的数据转换为数字形式的categorical类型的数据 dataInsight.py 描述了 读取数据集,重编码(独热编码,这部分我也是复制别人的),初始化神经网络,训练神经网络, 使用已训练的网络进行预测并计算评价指标,评价指标这部分我也是找的代码