give me some credit data

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这是从kaggle 上下载的“give me some credit” 信用比赛的原始数据，用于个人信用评估相关机器学习模型.

matlab公式仿真代码信用风险管理 教授教授的信用风险管理课程材料。 埃德·海斯（Ed Hayes） FNCE 5894 – Capstone信贷风险管理精选主题2017秋季-详细课程大纲可能会发生变化 1.课程说明 Capstone 2017年课堂部分的目标是将计算技术应用于信用风险管理中的选定主题。 在这种情况下，将探索三个具体领域。 我们从对信用风险敞口的衡量和管理分析开始，包括潜在的未来风险敞口（PFE），预期风险敞口（EE）和预期风险敞口（EPE）。 从那里开始，我们进行信用风险对冲的定价，如CVA中所示，即信用评估调整。 在结束之前，我们将回顾OIS折价和错误方式的风险。 在时间允许的情况下，我们将研究缓解能源市场中的信用风险的方法，特别是因为它与a）与发电厂的融资以及b）与对冲策略的保证金支持有关。 每个主题都将通过其数学金融基础以及通过能够可靠地计算复杂信用风险的模拟方法进行探索。 选择的技术将是基于Excel的原型设计，并转换为Python代码以进行快速计算和模块化修改。 在此过程中，我们将回顾过去一年的一些“最大成功”，包括掉期价格，布朗运动几何和Black-Sc

信用卡批准

预测信用卡批准 项目预测信用卡批准 项目简介 商业银行收到许多信用卡申请。 例如，其中许多人由于各种原因而被拒绝，例如高贷款余额，低收入水平或对个人信用报告的查询过多。 手动分析这些应用程序很普通，容易出错，而且很耗时（而且时间就是金钱！）。 幸运的是，这项任务可以借助机器学习的力量实现自动化，并且如今几乎所有的商业银行都可以做到这一点。 在这个项目中，您将像真正的银行一样，使用机器学习技术构建一个自动的信用卡批准预测器。 该项目的建议先决条件是： scikit-learn的监督学习 熊猫基金会 该项目中使用的数据集是UCI机器学习存储库中的信用卡批准数据集。 项目任务 信用卡申请 检查应用程序 处理缺失值（第一部分） 处理缺失值（第二部分） 处理缺失值（第三部分） 预处理数据（第一部分） 将数据集分为训练集和测试集 预处理数据（第二部分） 将逻辑回归模型拟合到火车上 进行

smote的matlab代码信用卡欺诈检测 在这个项目中，我们将分析包含来自 Kaggle () 的 284,807 笔交易中的 492 笔欺诈的数据集。 这些交易是由欧洲信用卡持有人于 2013 年 9 月进行的。我们这个项目的目标是将数据集放入我们的机器学习模型中，以便在处理该数据集高度不平衡的问题的同时进行精确预测。 由于有28个变量是主成分分析（PCA）变换的结果，并且没有给出变量的信息，我们将删除具有相似分布的变量。 我们的下一步是处理不平衡的问题。 我们将使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 对数据集进行重新采样，以使欺诈和正常交易的数量均匀。 最后一步是比较机器学习方法，我们发现 Xgboost 返回了最高的 AUC 分数。

Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型，用于检测信用卡欺诈交易。 数据集 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。 该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 数据集链接：-https:

Credit card fraud 数据集包含了 2013 年九月欧洲的信用卡持有者的交易记录。交易次数共有 284807 次，其中的 492 次为诈骗交易。该数据集多用于金融领域

整理好的breast、credit、eeg、iris和letter数据集（csv格式文件），关于其详细内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125367921 整理不易，谢谢理解~