数据集字段含义 obs_mth是时间 bad_ind是标签，0为无逾期，1为曾经有逾期 uid是用户编码 ，每个用户有唯一编码 其余10个特征为匿名化处理特征 带有时间节点的某贷款产品数据，可以用于构建贷前风险控制模型以及评分卡

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如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型 课程大纲： 章节1： 数据分析与建模的基础知识 章节2： 互联网金融和信贷风控的概述 章节3： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建 章节4： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建（续） 章节5： Logistic Regression（LR）在评分卡模型中的应用 章节6： 模型的验证、监控与调优 章节7： 机器学习模型在信贷风控中的应用二：DNN模型 章节8： 机器学习模型在信贷风控中的应用一：XGBoost模型 章节9： 组合模型在评分卡中的应用 章节10： 评分卡模型（B卡）的开发 章节11： 评分卡模型中的前沿问题一：标签缺失的处理 章节12： 评分卡模型中的前沿问题二：非平衡样本的处理

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风控是金融业务的核心组成部分，而信贷风控又是整个风控领域体量最大、挑战最大的类型。传统的信贷风控主要靠资深从业人员依靠自身的经验设置的专家规则。随着统计学、大数据、机器学习的发展，现代信用风控越来越偏向量化模型的手段来得以解决风控问题。 文档内有网盘分享链接

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