摘要： 好记性不如烂笔头，以备不时之需 （1）shell 设定定时任务 crontab -e 时，总是不记得时间的表达：https://tool.lu/crontab/ （2）catboost 的API ：https://catboost.ai/ （3）搜一些电子书 ：这个是知乎推荐的工具https://z 阅读全文

摘要： 前语：平时计算变量IV值时也有调用过scorecardpy库，不过总体来说使用次数不多，对此功能也不是很熟悉，一般都是使用自己内部的库，但是涉及到去其他公司建模，或者是一个封闭的环境时，常常不能使用自己的东西，这就得使用toad或者scorecardpy，下面简单介绍一下，不过着重点还是一下三点： 阅读全文

摘要： 一些有用的变量，比如省份或者是货物的编号等，涵盖这比较多信息，我们就可以使用CatBoost ，下面主要讲述一下CatBoost 的用法 一、使用CatBoost 内置数据。 首先导入数据 import pandas as pd import catboost print(catboost.__ve 阅读全文

摘要： 主要是将没有带任何分隔符的日期，比如20220101，将其处理为2022-01-01 （1）MySQL select date_format('20220101','%Y-%m-%d') （2）hive sql select to_date(from_unixtime(unix_timestamp( 阅读全文

摘要： 最近在探索xgboost 调参事情，现在存在着几点问题： 1.调参方式，网上有多种调参方式，但是基本都是一个一个参数去调，贪心算法，只能满足局部最优，但是我们的参数都是相互影响的，局部最优，组合起来并非是最优的。 2.我基本都是确定几个参数的固定形式，比如说树的深度=3，最小叶节点=样本*5%，sc 阅读全文

摘要： 我们首先看代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Oct 20 15:04:12 2021 @author: chenguimei """ from sklearn import datasets from sklearn.model_select 阅读全文

摘要： 保存完整的一个项目，需要保存代码，数据，以及整个文件，GitHub是比较好的选择，但是首次将代码push到GitHub上，也试错了不少。下面将试错过程记录下来 1.准备好GitHub账号，下载Git ，这部分不详细展开； 2.进入Github首页，点击New repository新建一个项目 ，有2 阅读全文

摘要： 该章节涉及到知识图谱的知识，我们先说几个概念 1.节点和边 节点就是现实世界存在的实体，边就是实体和实体之间的关系 2.权重 权重通常用与衡量关系的强弱，权重越大，比如说用户A给用户B打了15个电话，则权重为15 3.有向图无向图 根据边是否有方向，分为有向图和无向图，比如说用户A给用户B打了15个 阅读全文

摘要： 主要是通过树模型衍生变量。然后和逻辑回归模型融合在一起；树模型LGM衍生模型，主要是使用LGM模型对原始数据进行训练，把每个样本落在的叶节点的位置记为1，这个有N个树就有N个位置，然后每个样本就得到一个1xN(N是树的棵树)的向量，然后通过PSI，特征重要性去刷选变量，最后将刷选后的变量放入逻辑回归 阅读全文

摘要： 本章节主要说的迁移学习的事情，迁移学习简单来说：举个例子，新产品上线，建模使用其他产品和少量新产品的数据建模，不码字，具体百度吧。 全部代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 24 15:25:58 2019 @author: zixin 阅读全文