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互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代下機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)方案-展示頁(yè)

2025-05-13 12:11本頁(yè)面
  

【正文】 么是機(jī)器學(xué)習(xí)?  機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)詞相信大家都是耳熟能詳,尤其是近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)界的執(zhí)牛耳者與互聯(lián)網(wǎng)界的大鱷的聯(lián)姻(見圖1),更加推動(dòng)了大眾對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的追求熱情和在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中應(yīng)用的探索熱情。我個(gè)人還是比較喜歡Tom Mitchell 在《Machine Learning》一書中對(duì)其的定義:  A puter program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.  關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的具體概念及介紹,有很多這方面的資料,有興趣的話大家可以去查看,在這里我就不贅述。也就是說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)主要目的就是把人類思考?xì)w納經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)的處理計(jì)算得出模型的過(guò)程。各部分常見應(yīng)用場(chǎng)景和算法詳見圖3。因此互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)依托互聯(lián)網(wǎng)獲取用戶的網(wǎng)上消費(fèi)行為數(shù)據(jù)、通訊數(shù)據(jù)、信用卡數(shù)據(jù)、第三方征信數(shù)據(jù)等豐富而全面的數(shù)據(jù),可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)的手段搭建互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)。以點(diǎn)融網(wǎng)為例,經(jīng)過(guò)這兩年的發(fā)展,我們積累了很多用戶的借款還款信息,這為我們提供了高質(zhì)量的模型訓(xùn)練樣本,也為我們搭建點(diǎn)融的大數(shù)據(jù)自動(dòng)化審批系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)?! ∧壳盎ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)以及第三方征信公司在信用評(píng)估這方面比較常用的架構(gòu)是規(guī)則引擎加信用評(píng)分卡。的確,Logistic Regression因其簡(jiǎn)單、易于解釋、開發(fā)及運(yùn)維成本較低而受到追捧。而且規(guī)則引擎和信用評(píng)分卡模型分開的模式,有時(shí)會(huì)因?yàn)橐?guī)則引擎里面某些規(guī)則過(guò)強(qiáng)而拒絕掉很多優(yōu)質(zhì)客戶。因此比較好的改進(jìn)方法是,將規(guī)則引擎作為一系列弱的分類器,與信用卡評(píng)分分類器一塊構(gòu)成強(qiáng)的分類器模型?! BDT(Gradient Boosting Decision Tree)又叫MART(Multiple Additive Regression Tree),該模型不像決策樹模型那樣僅由一棵決策樹構(gòu)成,而是由多棵決策樹構(gòu)成,通常都是上百棵樹,而且每棵樹規(guī)模都較?。礃涞纳疃葧?huì)比較淺)?!  (x)+β_1 T_1 (x)+β_2 T_2 (x)+?+β
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