风控模型已在各大银行和公司都实际运用于业务，用于营销和风险控制等。

本文梳理风控模型搭建的原理和Python实现，按顺序做成清单的形式，点击即可进入相应文章链接。

方便大家系统地掌握风控模型的搭建和上线运用。

• 风控建模整体流程

• 一文搞定评分卡开发中——Y的确定（Vintage分析、滚动率分析等）

• 逻辑回归和sigmod函数的由来

• 逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归

• 逻辑回归项目实战-附Python实现代码

• 评分卡原理及Python实现

• 决策树-ID3算法和C4.5算法

• CART决策树原理（分类树与回归树）

• Python中调用sklearn决策树

• Python中应用决策树算法预测客户等级

• 企业欺诈识别

• 风控建模中的IV和WOE

• 模型评价指标—KS

• 【Python数据挖掘】应用toad包中的KS_bucket函数统计好坏样本率、KS值

• 模型效果评价—混淆矩阵

• 模型评价指标—F1值

• 模型评价指标—ROC曲线

• 模型评价指标—count_table

• 模型稳定性指标—PSI

• 电信客户流失预测

• DBSCAN聚类

• 机器学习模型部署—PMML

本文随着公众号文章的丰富，会持续梳理更新，敬请期待。

情人节表白烟花

限时免费进交流群

13162366985

添加微信号、手机号