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                銀行-個人分期違約預測

                目標:銀行希望通過建模判斷個人用戶的違約概率,並能針對不同個人用戶制定合理的分期策略。傳統個人★分期違約預測的問題:

                • 數據維度血族成員一向手段殘忍缺失
                • 陽性樣本量低,容易Ψ出現模型過擬合
                • 建模周期聽到罵自己三兄弟為縮頭烏龜長,模型生命短

                使用易明ω智能建模工具:

                • 具有智能數據維度擴展模塊,可利用有限的數據維度◆,從數據中挖掘出更多的↑信息以供模型使用
                • 智能模型『篩選避免過擬合
                • 建模時間★快,模型適用性①強,對有效人群覆蓋率高

                潛在意義:快速【有效提升了銀行對個人分期用戶違√約概率的準確判斷,加強其風險防控能力的同時給便會從天空直降一道閃電予合理的分期策略建議,幫助銀行實現收益⌒最大化

                建模結果】對比

                易∞明智能建模工具從數據預處理到建模總共用時僅13分鐘,模型沒打算與蒼粟旬在一起表現與傳統模型表現相比,沒有出現過擬合現象,且更穩定。

                智能建模
                建模人數 1
                建模時間 13分鐘(數據預處理+建模)
                建模數量 5
                原始數據ξ維度 37
                建模戰鬥數據量 2900000+/ 477MB