【评分卡】信用卡消费分析_230

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 测试测试<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,读数据表,评分卡预测,评分卡训练,拆分,样本稳定指数(PSI)<br />
相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
目录
打赏
0
0
0
0
2
分享
相关文章
【干货】RFM分析与客户聚类
关注公众号“达摩院首座”,了解开发者最真实生活
1073 0
【干货】RFM分析与客户聚类
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断(下)
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
451 11
【视频】从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例|数据分享
【视频】从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例|数据分享
数据分享|Spss Modeler关联规则Apriori模型、Carma算法分析超市顾客购买商品数据挖掘实例
数据分享|Spss Modeler关联规则Apriori模型、Carma算法分析超市顾客购买商品数据挖掘实例
SPSS Modeler决策树分类模型分析商店顾客消费商品数据
SPSS Modeler决策树分类模型分析商店顾客消费商品数据
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断(上)
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
|
8月前
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断2
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断3
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断1
工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等