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预测模型搭建的实际操作流程
第18任务： 变量初选方法介绍（相关系数、变量搜索、主成分分析、KS值、信息值）
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任务列表
第1任务： 课程介绍
第2任务： 为什么要建模（以信贷产品应用为例）
第3任务： 建模的方法和流程介绍
第4任务： 案例数据介绍
第5任务： Python编辑器安装教学
第6任务： 主要步骤基本介绍
第7任务： 主要步骤具体讲解
第8任务： 实操讲解——环境设置
第9任务： 实操讲解——原始数据导入与整合
第10任务： 实操讲解——原始数据清洗
第11任务： 实操讲解——原始数据导出和总结
第12任务： 要点回顾及利用ChatGPT进行Debug讲解
第13任务： 样本设计基本概念介绍
第14任务： 设计方式具体讲解
第15任务： 实操讲解——训练集和验证集产生
第16任务： 要点回顾
第17任务： 为什么要进行变量初选
第18任务： 变量初选方法介绍（相关系数、变量搜索、主成分分析、KS值、信息值）
第19任务： 基于课程案例的变量初选
第20任务： 实操讲解——环境设置、数据集读取与变量统计
第21任务： 实操讲解——缺省值插入
第22任务： 实操讲解——相关性分析
第23任务： 实操讲解——回归方法
第24任务： 实操讲解——逻辑回归
第25任务： 实操讲解——主成分分析
第26任务： 实操讲解——KS值计算
第27任务： 实操讲解——信息值计算
第28任务： 变量处理的目的
第29任务： 预测变量分析图
第30任务： 变量处理方法介绍
第31任务： 实操讲解——环境设置与数据集导入
第32任务： 实操讲解——图表生成与分析
第33任务： 实操讲解——字符处理
第34任务： 实操讲解——数字变量处理
第35任务： 理解模型表现的度量
第36任务： 常用性能指标介绍——提升图
第37任务： 常用性能指标介绍——AUC
第38任务： 常用性能指标介绍——基尼指数
第39任务： 常用性能指标介绍——基尼指数和AUC值之间的关系
第40任务： 常用性能指标介绍——KS值和信息值
第41任务： 常用性能指标介绍——小结总结
第42任务： 实操讲解——环境设置、数据集读取与预测变量调整
第43任务： 实操讲解——建模
第44任务： 实操讲解——提升图
第45任务： 实操讲解——AUC值和基尼指数
第46任务： 实操讲解——KS值和信息值
第47任务： 实操讲解——本节回顾及插入提升图注意事项
第48任务： 模型介绍：逻辑回归模型
第49任务： 模型介绍：前进搜索、梯度搜索、后退搜索
第50任务： 模型介绍：随机森林
第51任务： 模型介绍：GBM和XGBoost
第52任务： 模型的选择和AUC比较
第53任务： 实操讲解——环境设置与数据集读取
第54任务： 实操讲解——逻辑回归（所有变量）
第55任务： 实操讲解——逻辑回归（向前选变量）
第56任务： 实操讲解——逻辑回归（向后选变量）
第57任务： 实操讲解——随机森林
第58任务： 实操讲解——XGBoost和GBM
第59任务： 实操讲解——叠加模型
第60任务： 本节回顾
第61任务： 流程介绍（变量核查、评分代码、模型验证、分数分布和分割点）
第62任务： 实操讲解——环境设置与数据集读取
第63任务： 实操讲解——模型验证
第64任务： 实操讲解——模型解释（画图）
第65任务： 实操讲解——保存为模块
第66任务： 流程介绍（法律合规、实施策略、交换集分析、经济效益、未来规划）
第67任务： 实操讲解——环境设置与变量选择
第68任务： 实操讲解——打分机制验证
第69任务： 实操讲解——策略曲线
第70任务： 实操讲解——对新的生产线上的总体数据打分
第71任务： 实操讲解——小结回顾
第72任务： 监测要点——总体稳定性监测
第73任务： 监测要点——模型有效性监测
第74任务： 监测要点——变量水平监测
第75任务： 实操讲解——环境设置
第76任务： 实操讲解——总体稳定性例子
第77任务： 实操讲解——模型有效性说明
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