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金融信用评估并行学习模型支撑技术研究与原型实现

论文目录
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 国内外研究现状综述第12-18页
        1.2.1 信用评分第12-13页
        1.2.2 并行学习第13-18页
    1.3 研究内容第18-20页
    1.4 本论文的结构安排第20-21页
第二章 相关理论、工具与平台第21-32页
    2.1 开发环境、工具与技术标准第21-23页
        2.1.1 机器学习模型生命周期服务管理系统第21-23页
        2.1.2 信用评分模型并行研究第23页
    2.2 信用评估第23页
    2.3 模型构建第23-27页
        2.3.1 计算并行第24页
        2.3.2 数据并行第24页
        2.3.3 Parallel Python第24页
        2.3.4 类别不平衡问题第24-26页
        2.3.5 网格搜索与交叉验证第26-27页
        2.3.6 模型融合第27页
    2.4 模型验证与评估第27-31页
        2.4.1 模型评估交叉验证第27-28页
        2.4.2 ROC曲线与AUC值第28-30页
        2.4.3 KS值第30页
        2.4.4 模型稳定度第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 信用评分模型数据预处理第32-46页
    3.1 数据集介绍第32页
    3.2 数据质量检验及数据清洗第32-37页
        3.2.1 无效值处理第33-34页
        3.2.2 缺失值处理第34页
        3.2.3 异常值处理第34-35页
        3.2.4 类别型变量处理第35-36页
        3.2.5 数据集中度第36-37页
    3.3 特征构造第37-42页
        3.3.1 变量衍生第38页
        3.3.2 特征分箱第38-40页
        3.3.3 编码第40-42页
    3.4 特征选择第42-45页
        3.4.1 单变量分析第43页
        3.4.2 多变量分析第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 信用评分模型并行研究第46-76页
    4.1 信用评分模型并行机制第46-52页
    4.2 信用评分模型训练与验证第52-73页
        4.2.1 逻辑回归第52-57页
        4.2.2 GBDT第57-62页
        4.2.3 XGBoost第62-68页
        4.2.4 LightGBM第68-73页
        4.2.5 实验总结第73页
    4.3 评分卡构建第73-75页
        4.3.1 评分卡原理第73-74页
        4.3.2 构建评分卡第74-75页
    4.4 本章小结第75-76页
第五章 系统设计与原型实现第76-93页
    5.1 功能需求及概要设计第76-79页
        5.1.1 模板库管理第77页
        5.1.2 训练模型管理第77-78页
        5.1.3 模型服务部署第78-79页
        5.1.4 数据模型第79页
    5.2 系统架构设计第79-80页
    5.3 系统详细设计第80-85页
        5.3.1 数据结构设计第80-81页
        5.3.2 模板库管理第81-82页
        5.3.3 训练模型管理第82-84页
        5.3.4 模型服务部署第84页
        5.3.5 信用评分服务第84-85页
    5.4 平台实现第85-92页
        5.4.1 Zeppelin RESTful API第85-87页
        5.4.2 模板库管理第87-89页
        5.4.3 训练模型管理第89-90页
        5.4.4 模型服务部署第90-91页
        5.4.5 信用评分服务第91-92页
    5.5 本章小结第92-93页
第六章 全文总结与展望第93-95页
    6.1 全文总结第93-94页
    6.2 不足及后续工作展望第94-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-102页
攻读硕士学位期间取得的成果第102页

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