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语言的信用评分卡建模分析信用评分技术是一种应用统计模型，其作用是对贷款申请人（信用卡申请人）做风险评估分值的方法。信用评分卡可以根据客户提供的资料、客户的据、第三方平台（芝麻的数据，对客户的信用迚行评估。
信用评分模型（R语言）热门推荐程松04-238万+信用评分2016年1月10日本文详细的介绍了...全网最简明的Keras复现经典论文FasterR-CNN,从零开始搭建网络到训练,...
手把手教你用R语言建立信用评分模型（完结篇）——打分卡转换.我们在上一部分，我们已经基本完成了建模相关的工作，并用混淆矩阵验证了模型的预测能力。.接下来的步骤，就是将Logistic模型转换为标准打分卡的形式。.在建立标准评分卡之前，我们需要...
手把手教你用R语言评价临床预测模型。Nomogram图当我们通过数据挖掘，或者模型构建，发现了一种新的Biomarker，或者风险模型，除了通过ROC曲线或者生存分析评估其对疾病进展或者预后的预测能力以外，另一种很重要的手段就是该分子...
使用R语言模拟多面Rasch模型评分数据（心理测量）使用R语言模拟多面Rasch模型下三种评分设计（交叉、嵌套和混合）的参数真值和评分数据。一、相关设置评分者数目设为6，项目数设为6。评分等级一共有4级，6名评分者对被试在6个项目上...
R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）.笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。.在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率...
R语言︱机器学习模型评价指标+（转）模型出错的四大原因及如何纠错.笔者寄语：机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法，交叉验证中用到了哪些指标呢？.交叉验证将数据分为训练数据集、测试数据集，然后通过训练数据集进行训练，通过测试数据...
Credit_Scorecard_Model使用R语言通过监督学习技术通过应用3种算法（朴素贝叶斯，随机森林和多层感知器）来创建信用计分卡模型。利用H2O中的插入符号，ggplot和大数据包等标准包，通过设置集群以在本地计算机上运行分布式并行计算来提高计算能力。
R数据分析：论文中的轨迹的做法，潜增长模型和增长混合模型,好多同学手上有纵向数据，想看轨迹，看人群异质性，咨询做法，今天给大家写两个方法，一个叫潜增长模型LatentClassGrowthAnalyses(LCGA)，一个叫增长混合模型GrowthMixture...
在论文中，Williamson，Forbes和White描述了如何使用倾向得分来获得效率提高的治疗效果评估（较小的标准误差）。该方法与标准方法相同，其中人们估计倾向评分模型，然后拟合通过倾向评分的倒数加权的结果模型。
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