参加魔镜杯风控算法大赛编写的程序。比赛要求根据国内网络借贷行业的贷款风险数据,包括信用违约标签、借款人特征、借款人网络行为原始数据,评判用户预期违约率,建立用户信用评分模型,模型性能用AUC值评判。算法由GBDT模型、logistic模型构成。
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拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 400 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分,在此基础上再结合新发标息对于每个6个月内逾 个月内逾 期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ,为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来用户在未来 用户在未来 用户在未来 6个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 问题转换成 问题转换成 问题转换成 2分类问题,评估指标为 分类问题,评估指标为 分类问题,评估指标为 分类问题,评估指标为 分类问题,评估指标为 分类问题,评估指标为 分类问题,评估指标为 AUC ,从 Master Master Master,LogInfoLogInfo LogInfo ,UpdateInfo UpdateInfo UpdateInfo 表中构建 表中构建 特征,考虑评估指标为 特征,考虑评估指标为 特征,考虑评估指标为 特征,考虑评估指标为 特征,考虑评估指标为 AUC AUC,其本质是排序优化问题,所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ,其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 排序优化的 排序优化的 排序优化的 RANK_AVG RANK_AVG RANK_AVG融合方法。 融合方法。
2024-01-31 10:42:51 842KB 消费金融
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第三届阿里云磐久智维算法大赛数据集.zip
2022-06-29 09:08:09 238B 数据集
第三届阿里云磐久智维算法大赛 训练标签数据, 数据文件名: preliminary_train_label_dataset.csv, preliminary_train_label_dataset_s.csv 0类和1类表示CPU相关故障,2类表示内存相关故障,3类表示其他类型故障。 选手提交数据, 数据文件名: preliminary_submit_dataset_a.csv, 对应的log文件名:preliminary_sel_log_dataset_a.csv。 选手需要使用preliminary_sel_log_dataset_a.csv中的日志内容,评测出对应的诊断结果,并填充到preliminary_submit_dataset_a.csv中,preliminary_submit_dataset_a.csv是选手需要提交到系统的最终结果文件。 选手提交文件请参见preliminary_submit_dataset_a.csv, 不是preliminary_submit_dataset.csv
2022-06-12 14:08:09 21.54MB 数据集 比赛 阿里
2015天池移动推荐算法大赛总结报告.docx
2022-05-18 22:05:23 1.14MB 推荐算法 算法 机器学习 人工智能
19年中兴算法大赛迪杰斯特拉门派答案。第二种方法。用的D算法加模拟退火优化过的。代码是java语言。最终结果达到了430多的优化结果。排名起初是几十名,后来掉到了100名左右。
2022-05-02 15:51:48 13KB 网络路由,算法
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JData京东算法大赛入门程序
2022-04-19 23:34:44 5KB Python开发-机器学习
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The code for 2019 Tencent College Algorithm Contest, and the online result ranks 1st in the finals
2022-03-14 16:43:47 1.7MB 机器学习
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前海征信“好信杯”大数据算法大赛
2022-01-19 15:56:11 7.83MB 数据集
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作为平安旗下专业第三方商业征信机构,前海征信有着丰富的数据资源。 本次赛事中主办方前海征信开放业务数据,设计国内首个迁移学习赛题:参赛选手需依据给定的4万条业务A数据及4千条业务B数据,建立业务B的信用评分模型。其中业务A为信用贷款, 其特征是债务人无需提供抵押品,仅凭自己的信誉取得贷款,并以借款人信用程度作为还款保证;业务B为现金贷,即发薪日贷款(payday loan),与一般的消费金融产品相比,现金贷主要具有以下五个特点:额度小、周期短、无抵押、流程快、利率高,这也是与其借贷门槛低的特征相适应的。 由于业务A、B存在关联性,选手如何将业务A的知识迁移到业务B,以此增强业务B的信用评分模型,是本次比赛考察的重点
2022-01-19 15:51:04 6KB 代码
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