【机器学习PAI实践四】如何实现金融风控
（本文数据为虚构，仅供实验）
一、背景
本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同，图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。
本文的业务场景如下：
下图是已知的一份人物通联关系
农业贷款预测
很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。<br />数据源:UCI开源数据<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,线性回归(旧),合并列<br />
【图算法】金融风控实验_997
jjljljlkjlj<br />数据源:<br />数据大小:896 B<br />字段数量:3<br />使用组件:SQL脚本,读数据表,JOIN<br />
农业贷款预测的回归算法实现_884
农业数据挖掘<br />数据源:<br />数据大小:3.41 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:SQL脚本,读数据表,模型<br />
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XGBoost一个非常强大的Boosting算法工具包，本文讲解XGBoost的算法原理和工程实现，包括监督学习、回归树、集成、Gradient Boosting详细步骤，以及XGBoost的并行列块涉及、缓存访问等工程优化知识。
