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雷达卡
逻辑回归
1金融中申请贷款流程 银行使用较多 评分卡 用户欺诈
2金融中如何量化y，xxx如何选择的。
3数据的行 分区 （评估模型）
4逻辑回归（方程，loss（代价函数），更新）
5评估模型（正确率，r值，p值，f1值）
6cv交叉验证 验证r p f1
7逻辑回归的解释 回归系数解释
8sgdclf sgd分类器 逻辑回归
9参数（机器学习）
10网格搜索
拟合标准
1，数据分区是辨别模型是否拟合 对原有数据的分区 用20%分为一个区 80%分为一个区 让机器模型神经网络学习 让机器学习学80% 不让看到20%
2，让机器模型学习 学习后把20%给机器模型做测试 80%为训练模型 20% 测试模型 得到两个R方 训练模式R方要是80% 测试的60% 如果两个相减超过15%为过拟合
如果小于0*****可能*****是欠拟合
3，R方训练准确为95%以上 一般也是过拟合
4，R方测试级一般用于评估模型是否准确
过拟合模型一般不能用 但可以处理 弹性裤模型就是过拟合估计出来的 训练模型不合适用训练级中拆出10%用来调参作为验证集合
plt.style.use(\'ggplot\') R语言重要图形
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