背景介绍 信用贷款是指由银行或其他金融机构向中小微企业和个体工商户提供的一种贷款产品。该贷款的特点是无需提供抵押品或担保，主要依据借款人的信用状况来进行评估和审批。 中小微企业和个体工商户信用贷款的申请流程相对简单，申请人只需要提供个人和企业的相关证明材料，如身份证、营业执照、税务登记证等，即可进行贷款申请。贷款金额一般在几万元到几百万元之间，贷款期限也相对较短，一般在一年以内。 中小微企业和个体工商户信用贷款的利率相对较高，因为银行需要对借款人信用状况进行评估和审批，同时也需要承担一定的风险。但相对于其他贷款产品，该贷款的申请流程更加简单，适合中小微企业和个体工商户快速获得资金支持，促进企...

原创Toby老师，来源《金融风险管理面试问题汇总（附答案）》 最近有些学员在咨询换工作的事，包括一些金融上市公司的高管。我收集了一些金融风险管理面试问题相关资料，希望能帮助大家。记得收藏此文章，以防之后找不到文章。 风险经理识别和分析潜在的公司风险，并找到减少或避免风险的方法。大多数雇主在招聘该职位时都会寻找具有较强分析能力和降低风险经验的候选人。了解您在风险管理面试中可能遇到的各种面试问题可以帮助您准备战略应对措施。在本文中，我们讨论了一些风险管理面试问题，并提供了五个示例答案，供你参考。 一般风险管理面试问题 大多数招聘经理都会提出一般风险管理面试问题，以更多地了解您的个性和对该职位的兴...

原创作者Toby，来源《Allstate美国好事达保险公司理赔预测模型案例》 概述 国好事达保险公司创建于1931年的美国好事达保险公司（Allstate）是美国第二大从事个人险种业务的财险和意外险保险公司，并跻身于全美最大的15家人寿保险公司的行列。公司的总部设在芝加哥地区。 2018年12月，世界品牌实验室发布《2018世界品牌500强》榜单，美国好事达保险公司排名第486。 好事达Allstate致力于改善其理赔服务并发布了一个科研数据集，该数据集将有助于构建可预测理赔严重程度的模型。本案例研究旨在开发用于预测特定保险索赔成本（严重程度）的自动化模型。 提供给好事达的数据集包含发生在...

最近有些学员有论文需求，让我提供一下逻辑回归，金融风控，评分卡相关参考论文，以供参考。我找了一篇描述评分卡模型原理的论文，题目是《基于逻辑回归的金融风投评分卡模型实现》，第一作者边玉宁。这篇论文发布于中文核心周刊，北大核心。核心周刊相对于普通周刊难度较大，查重率在5-10%，录取率并不高。如果学员们能力很强，学历为研究生或博士生，有专家背书可以去发中文核心。申请项目资金也是很重要环节，核心周刊版面费少则几千，多则几万。 当然核心周刊重要性也是不言而喻，核心周刊影响力远远超过普通周刊。核心周刊对研究生升博士，奖学金申请，简历画龙点睛，找个好工作，职场升迁都有好处。 下面我给大家展示这篇中文核心期...

作者Toby老师，原文来自《逻辑回归变量系数可为负数吗？应该如何解释？》 之前很多学员来问逻辑回归变量系数是否都应该为正数，如果出现负的变量系数该怎么办？是否需要重新建模？这些学员都是在网上搜索时，被错误信息误导。网上信息可以随意转载，且无人审核对错。我见过最多情况时很多文章正确信息夹杂着错误或不准确信息。今天我们来谈一下逻辑回归变量系数正负的问题。 逻辑回归模型中的变量系数可以是负数。在逻辑回归中，变量系数表示了自变量对因变量的影响程度，它的正负号表示了影响的方向。正系数表示自变量增加会增加因变量的概率，负系数则表示自变量增加会减少因变量的概率。因此，负系数在逻辑回归模型中是合理存在的。...

作者Toby，文章来源《Yellowbrick新手入门简介：用于机器学习模型可视化的Python库》 Yellowbrick是一个新的Python库，它扩展了Scikit-Learn API，将可视化合并到机器学习工作流程中。 Yellowbrick需要依赖诸多第三方库，包括Scikit-Learn，Matplotlib，Numpy等等。 Yellowbrick是一个开源的纯Python项目，它通过可视化分析和诊断工具扩展了Scikit-Learn。YellowbrickAPI还包装了matplotlib以创建可发布的图形和交互式数据探索，同时仍然允许开发人员对图形进行细粒度控制。对...

作者Toby老师，原文来自《非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderlineSMOTE,ADASYN》 20世纪90年代末，当时南佛罗里达大学的研究生NieshVChawla（SMOTE背后的主要大脑）正在研究二元分类问题。他正在处理乳房X光检查图像，他的任务是构建一个分类器，该分类器将像素作为输入，并将其分类为正常像素或癌变像素。当他达到97%的分类准确率时，他非常高兴。当他看到97.6%的像素都是正常的时，他的快乐是短暂的。 您可能会想，问题出在哪里？有两个问题 假设在100个像素的样本中，98个像素是正常的，2个是癌变的，如果我们编写一个程序，它可以预测任何情况都是正常的。分类...