如何搭建金融信貸風控中的機器學習模型

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課程使用真實場景下的信貸違約數據，從基礎的數據分析開始，一步步構建依賴邏輯迴歸、XGBoost、神經網絡模型等方法的風控模型。同時，本課程也會展現信貸風控領域中常常面臨的挑戰和相應的解決方法。從第三節課開始，每節課都會在真實數據的基礎上完成本章節的模塊設計。

課程大綱：

章節1： 數據分析與建模的基礎知識

章節2： 互聯網金融和信貸風控的概述

章節3： 評分卡模型（A卡）：數據的預處理與特徵構建

章節4： 評分卡模型（A卡）：數據的預處理與特徵構建（續）

章節5： Logistic Regression（LR）在評分卡模型中的應用

章節6： 模型的驗證、監控與調優

章節7： 機器學習模型在信貸風控中的應用二：DNN模型

章節8： 機器學習模型在信貸風控中的應用一：XGBoost模型

章節9： 組合模型在評分卡中的應用

章節10： 評分卡模型（B卡）的開發

章節11： 評分卡模型中的前沿問題一：標籤缺失的處理

章節12： 評分卡模型中的前沿問題二：非平衡樣本的處理