【跳一跳源码】【视频网页源码】【上上定制源码】python auc源码

时间:2024-12-23 23:10:02 编辑:qt-ui源码 来源:docfetcher源码

1.用python进行数据建模一般过程是什么?
2.如何利用python进行数据建模?
3.python怎么建立数据模型?
4.python数据建模的一般过程
5.Toad:基于 Python 的标准化评分卡模型
6.retinaface人脸检测在fddb数据集上的测试

python auc源码

用python进行数据建模一般过程是什么?

       Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤:

       1. 数据收集:首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的跳一跳源码数据收集工具或库,如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

       2. 数据清洗:收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。

       3. 数据预处理:数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤,以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

       4. 特征提取:根据研究问题和数据特点,从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。

       5. 模型选择与训练:根据研究问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

       6. 模型评估:使用适当的方法对模型进行评估,如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的性能,从而进行调整和优化。

       7. 模型应用与优化:将模型应用于实际问题中,并根据应用结果对模型进行优化和调整。

       拓展知识:

       Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于年代初设计,作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 

       Python在各个编程语言中比较适合新手学习,视频网页源码Python解释器易于扩展,可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

如何利用python进行数据建模?

       Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤:

       1. 数据收集:首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库,如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

       2. 数据清洗:收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。

       3. 数据预处理:数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤,以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

       4. 特征提取:根据研究问题和数据特点,从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。

       5. 模型选择与训练:根据研究问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

       6. 模型评估:使用适当的方法对模型进行评估,如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的性能,从而进行调整和优化。

       7. 模型应用与优化:将模型应用于实际问题中,并根据应用结果对模型进行优化和调整。

       拓展知识:

       Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于年代初设计,作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。上上定制源码Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 

       Python在各个编程语言中比较适合新手学习,Python解释器易于扩展,可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

python怎么建立数据模型?

       Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤:

       1. 数据收集:首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库,如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

       2. 数据清洗:收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。

       3. 数据预处理:数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤,以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

       4. 特征提取:根据研究问题和数据特点,从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。

       5. 模型选择与训练:根据研究问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

       6. 模型评估:使用适当的方法对模型进行评估,如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的骰子网站源码性能,从而进行调整和优化。

       7. 模型应用与优化:将模型应用于实际问题中,并根据应用结果对模型进行优化和调整。

       拓展知识:

       Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于年代初设计,作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 

       Python在各个编程语言中比较适合新手学习,Python解释器易于扩展,可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

python数据建模的一般过程

       Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤:

       1. 数据收集:首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库,如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

       2. 数据清洗:收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。

       3. 数据预处理:数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤,以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

       4. 特征提取:根据研究问题和数据特点,从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。

       5. 模型选择与训练:根据研究问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、微信订单源码神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

       6. 模型评估:使用适当的方法对模型进行评估,如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的性能,从而进行调整和优化。

       7. 模型应用与优化:将模型应用于实际问题中,并根据应用结果对模型进行优化和调整。

       拓展知识:

       Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于年代初设计,作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 

       Python在各个编程语言中比较适合新手学习,Python解释器易于扩展,可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

Toad:基于 Python 的标准化评分卡模型

       大家好,我是东哥。

       在信贷风控领域,评分卡模型是最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数,依据不同的业务场景(贷前、贷中、贷后和反欺诈)进行评估,最终通过设置阈值给出评估结果。与XGB等机器学习模型相比,评分卡通常采用逻辑回归,因为它具有很强的特征解释性,属于广义线性回归模型。

       今天要介绍的是一个开源评分卡工具——toad,它提供了一条龙服务,包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程,极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。

       首先,使用read_csv读取数据,了解数据概览。在测试数据中,有万条记录,包含个特征。数据的时间跨度为年5月至7月,我们将使用3月和4月的数据作为训练样本,5月、6月、7月的数据作为跨期样本(OOT)进行验证。

       接下来,通过toad的EDA功能进行数据探索分析,包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时,可以使用toad的quality功能计算各种指标,如iv值、gini指数、熵等,结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据,建议使用iv_only=True。同时,要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。

       在完成初步筛选后,通过toad.selection.select函数进一步筛选变量,根据阈值设置进行特征选择,最终保留个变量,并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。

       接下来是分箱过程,toad提供了多种分箱方法,包括等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要,toad支持数值型和离散型数据的分箱,并能单独处理空值。

       在完成分箱后,进行WOE转换,将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整,确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。

       随后,应用逐步回归方法筛选特征,支持向前、向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现,通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。

       完成建模后,使用逻辑回归对数据进行拟合,并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。

       评分卡转换是最后一步,将逻辑回归模型转换为标准评分卡,支持传入逻辑回归参数进行调整。

       toad还支持GBDT编码,作为GBDT与LR建模的前置,以提高模型学习效果。

       总结而言,toad提供了一套便捷的评分卡建模流程,大大简化了建模工作。在实际应用中,可以参考源码进行优化或扩展功能。

retinaface人脸检测在fddb数据集上的测试

       近期对retinaface人脸检测算法在fddb数据集上的表现进行了测试,以下为测试过程记录。

       首先,为了满足fddb数据集的格式要求,对retinaface官方代码进行了修改,将检测结果保存为fddb格式。由于mxnet框架的限制,在输入尺度变化时,会重新选择最优的CUDNN,导致测试过程耗时较长,此问题尚未解决。为了保证输入图像尺度一致,将所有图像统一设置为x像素(FDDB数据集中所有图像最长边),不满足大小要求的图像通过copyMakeBorder补全,并将检测结果保存。

       其次,直接下载fddb官方测试源码,并使用C/C++代码进行测试。由于习惯使用Windows系统,建立了VS工程并配置了opencv,即可运行测试。需要注意的是,官网代码对应的opencv版本较旧,使用opencv3时需要添加一些头文件。编译过程中遇到问题,可查阅相关资料解决。运行后,保存了两个文档,分别是*ContROC.txt和*DiscROC.txt。

       最后,下载Python源码,计算第二步ROC曲线的AUC。将txt文件放入对应文件夹,即可运行得到结果。整个过程没有遇到问题,以下为测试结果(temp)。

基于 Toad 的评分卡模型全流程详解(含 Python 源码)

       欢迎关注@Python与数据挖掘 ,专注于 Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具!

       toad 是一个专为风险评分卡建模而设计的工具包,它功能强大且使用便捷,能简化模型构建过程中的多个步骤,包括数据探索、特征筛选、分箱、WOE变换、建模、模型评估、分数转换等,深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎在文末进行技术交流。

       以下是基于 toad 的评分卡模型构建流程详解:

       首先,要安装 toad,使用 pip 命令即可完成。

       导入库和数据读取:演示数据包含条记录,个特征,其中个为特征变量,一列为主键和一列为标签(Defaulter)。数据中有离散型和连续型变量,且存在一定数量的缺失值。为了模型检验,使用 sklearn 的 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。

       数据探索:使用 toad.detect 方法检测数据情况,获取每列特征的统计信息,如缺失值、唯一值、数值变量的平均值、离散型变量的众数等。此外,通过 toad.quality 方法输出每个变量的 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值,结果按 iv 值排序。

       特征筛选与分箱:使用 toad.selection.select 方法筛选变量,根据缺失值占比、iv 值、相关性进行变量选择。筛选后,从个特征中选出个变量。接着,使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱,支持多种分箱方法,如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数,完成变量分箱。

       WOE 转换:在分箱调整完成后,使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量,并确保所有变量经过 WOE 转换。

       逐步回归特征筛选:使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选,调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。

       建模与评估:首先使用逻辑回归(LR)构建模型,评估模型结果,常用指标包括 KS(Kolmogorov-Smirnov)值、AUC(曲线下面积)和 PSI(预测分箱稳定性指数)。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息,包括分数区间、样本量、坏账率和 KS 值。

       评分转换:使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求,包括基准评分、比率、基准奇偶比等。

       至此,通过使用 toad,可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中,根据数据特性和需求调整参数,以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程,实际应用时,只需根据实际情况调整流程和参数即可。

       关注@Python与数据挖掘,获取更多优质文章与技术交流。

python数据建模的一般过程包括哪些步骤?

       Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤:

       1. 数据收集:首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库,如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

       2. 数据清洗:收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。

       3. 数据预处理:数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤,以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

       4. 特征提取:根据研究问题和数据特点,从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。

       5. 模型选择与训练:根据研究问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

       6. 模型评估:使用适当的方法对模型进行评估,如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的性能,从而进行调整和优化。

       7. 模型应用与优化:将模型应用于实际问题中,并根据应用结果对模型进行优化和调整。

       拓展知识:

       Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于年代初设计,作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 

       Python在各个编程语言中比较适合新手学习,Python解释器易于扩展,可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。