如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型

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课程使用真实场景下的信贷违约数据，从基础的数据分析开始，一步步构建依赖逻辑回归、XGBoost、神经网络模型等方法的风控模型。同时，本课程也会展现信贷风控领域中常常面临的挑战和相应的解决方法。从第三节课开始，每节课都会在真实数据的基础上完成本章节的模块设计。

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