深度解析:银行信用卡逾期数据建模分析与报告

在逾期风险分析中,可以使用一些常见的人数数据分析方法,如逻辑回归、决策树、随机森林等。这些方法可以根据历数据的特征,建立模型来预测持卡人的逾期概率。逾期风险分析的结果可以为银行和金融机构提供决策依据。例如,对于逾期风险较高的持卡人,可以采取提高信用额度、限制购买额度等策略;对于逾期风险较低的持卡人,可以...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

缺陷数据量少的痛点,提出了一种基于去噪扩散概率模型(Denoisingdiffusionprobabilisticmodel,DDPM)的缺陷图像生成方法.该方法在训练过程中加强了模型对缺陷部位和无缺陷背景的差异化学习.在生成过程中通过缺陷控制模块对生成缺陷的类别、形态、显著性等特征...

大数据和机器学习在验证上市公司财务报表真实性的应用研究

决策树也是一类常见的机器学习算法。它的原理就是不断地构建节点来进行分类,通过训练集得到的树分类模型来进行预测。决策树的优势在于它具有很强的可解释性,分类的过程形成一个二叉树,可以看到相应的判断依据。另外,由于决策树输出的最终结果非常的直观,可以指导专家制定打分卡。3.3评分卡模型采用评分卡模型将风险...

科学家探究可解释AI中基于梯度的解释方法,提出用于解决AI可信问题...

在这些领域中,错误的决策会直接影响人们的生命、自由和财产,并造成无法挽回的重大损失。此外,由于这些领域要求高透明度、可追溯性和严格的问责制度,以确保决策的公正性和合法性,因此如果不能解释AI模型的决策依据、量化决策的风险,用户将会对模型的预测产生怀疑,从而降低模型的实用价值。可解释AI,致力于解释模型...

华夏基金宋洋:系统化、可持续、多资产的绝对收益投资

在我的系统化投资框架中,选股的决策环节是采用量化决策的,在资产配置和策略配置决策环节会在主观决策和量化决策之间,根据与待解决问题的决策适配度寻优比较,确定投资决策的生成方式。其实主观决策本质是一个决策树机制,我也会持续研究每个决策节点可以由数据决策替代的可能性,不断优化、迭代。

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

树的每个节点表示一个特征的比较条件，每个分支代表一个可能的输出结果(www.e993.com)2024年11月7日。决策树的构建过程是从根节点开始，根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集，然后对每个子集递归地执行这一过程，直到达到终止条件（例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的条件）。决策树的应用非常广泛，例如在金融领域中用于识别欺诈交易...

浅谈银行贷前风控建模--农村金融--中国经济新闻网

逻辑回归是一种常用的分类模型,可以用于预测借款人是否会违约。逻辑回归通过将线性回归模型的输出结果映射到[0,1]的概率范围内,来表示借款人违约的概率。逻辑回归模型具有简单、解释性强的特点,适用于特征维度较少的情况。3.2决策树决策树是一种基于树状结构的分类模型,通过一系列的判断节点和叶子节点来对借款人...

威胁建模的艺术:了解网络安全风险的另一面

安全决策树(Securitydecisiontrees)是一种以攻击者为中心的威胁建模技术,它允许团队使用树形结构对攻击如何展开进行建模。攻击场景模拟攻击者在攻击的每个阶段可能采取的行动,以及系统可以做些什么来对抗攻击者。这种方法可以帮助团队理解攻击者的心态和决策过程,以及攻击的投资回报(ROI)。

...作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法

我们为PSA(当前标准)和STHLM3(新替代方案)创建了一个决策树模型。在50-69岁男性的假设队列中评估了成本效益。该研究采用丹麦医院的观点,时间框架仅限于前列腺癌诊断途径,从最初的PSA/STHLM3测试开始,到活检和组织病理学诊断结束。决策分析模型的估计值用于计算增量成本效益比。进行确定性和概率敏感性分析以...

基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究

结合图2的箱形图可以看出,发生交通事故和未发生交通事故的新能源汽车出行时长和出行里程的数据分布差异性较大,进一步验证了本文运用决策树算法计算的出行时长和出行里程与交通事故之间的密切性最强,所构造的出行时间重复率、出行空间重复率也反映了出行者的出行偏好,同样得到了较高的相关性评分。