Python数据建模（分类模型篇）

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Python数据建模（分类模型篇）

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付老师
大数据专家，精通大数据分析与挖掘、机器学习技术。

地点时间：北京、上海、深圳根据报名开班

课程费用：4000元/人

报公开课

要内训

企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见内训学习手册

认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：
• 在线考试
• 能力分析，给出学习建议
合格者颁发证书，作为职业技能资格证明

本课程为高级课程《Python数据建模》的第三篇：分类篇
本课程主要讲解如何利用Python进行分类数据建模。

培训目标：

通过本课程的学习，达到如下目的：
1、掌握数据建模的标准流程。
2、掌握各种分类预测模型的原理，以及算法实现。
3、掌握各种分类模型类的重要参数，以及应用。
4、掌握模型的评估指标、评估方法，以及过拟合评估。
5、掌握模型优化的基本方法，学会超参优化。
6、掌握集成优化思想，掌握高级的分类模型。

培训对象：业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。

学员基础：

1.每个学员自备一台便携机 ( 必须 ) 。
2.便携机中事先安装好 Python 3.9 版本及以上。
3.安装好Numpy,Pandas,statsmodels,sklearn,scipy等常用库。
4.注：讲师现场提供分析的数据源。

授课方式：

建模流程+ 案例演练 + 开发实践 + 可视化呈现
采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。

培训内容：2天

培训模块	培训内容
第一部分：预测建模基础	1、数据建模六步法 • 选择模型：基于业务选择恰当的数据模型 • 属性筛选：选择对目标变量有显著影响的属性来建模 • 训练模型：采用合适的算法，寻找到最合适的模型参数 • 评估模型：进行评估模型的质量，判断模型是否可用 • 优化模型：如果评估结果不理想，则需要对模型进行优化 • 应用模型：如果评估结果满足要求，则可应用模型于业务场景 2、数据挖掘常用的模型 • 数值预测模型：回归预测、时序预测等 • 分类预测模型：逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等 • 市场细分：聚类、RFM、PCA等 • 产品推荐：关联分析、协同过滤等 • 产品优化：回归、随机效用等 • 产品定价：定价策略/最优定价等 3、属性筛选/特征选择/变量降维 • 基于变量本身特征 • 基于相关性判断 • 因子合并（PCA等） • IV值筛选（评分卡使用） • 基于信息增益判断（决策树使用） 4、训练模型及实现算法 • 模型原理 • 算法实现 5、模型评估 • 评估指标 • 评估方法 • 过拟合评估 6、模型优化 • 优化模型：选择新模型/修改模型 • 优化数据：新增显著自变量 • 优化公式：采用新的计算公式 7、模型应用 • 模型解读 • 模型保存/加载 • 模型应用/预测 8、好模型是优化出来的
第二部分：分类模型评估	1、三个方面评估：指标、方法、过拟合 2、两大矩阵 • 混淆矩阵 • 代价矩阵 3、六大指标 • 正确率Accuracy • 查准率Precision • 查全率Recall • 特异度Specify • F度量值（/） • 提升指标lift 4、三条曲线 • ROC曲线和AUC • PR曲线和BEP • KS曲线和KS值 5、多分类模型评估指标 • 宏指标：macro_P, macro_R • 宏指标：micro_P, micro_R 6、模型评估方法 • 原始评估法 • 留出法（Hold-Out） • 交叉验证法（k-fold cross validation） • 自助采样法（Bootstrapping） 7、其它评估 • 过拟合评估：学习曲线 • 残差评估：白噪声评估
第三部分：逻辑回归	问题：如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户行为？如何预测客户流失？银行如何实现欠贷风险控制？ 1、逻辑回归模型简介 2、逻辑回归的种类 • 二项逻辑回归 • 多项逻辑回归 3、逻辑回归方程解读 4、带分类自变量的逻辑回归 5、逻辑回归的算法实现及优化 • 迭代样本的随机选择 • 变化的学习率 6、逻辑回归+正则项 7、求解算法与惩罚项的互斥关系 8、多元逻辑回归处理 • ovo • ovr 9、逻辑回归建模过程案例：用sklearn库实现银行贷款违约预测案例：订阅者用户的典型特征（二元逻辑回归）案例：通信套餐的用户画像（多元逻辑回归）
第四部分：决策树	1、分类决策树简介演练：识别银行欠货风险，提取欠贷者的特征 2、决策树的三个关键问题 • 最优属性选择 • 熵、基尼系数 • 信息增益、信息增益率 • 属性最佳划分 • 多元划分与二元划分 • 连续变量最优划分 • 决策树修剪 • 剪枝原则 • 预剪枝与后剪枝 3、构建决策树的算法 • C5.0、CHAID、CART、QUEST • 各种算法的比较 4、决策树的超参优化 5、决策树的解读 6、决策树建模过程 • 案例：商场酸奶购买用户特征提取 • 案例：客户流失预警与客户挽留 • 案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款 • 案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全 • 案例：电力窃漏用户自动识别
第五部分：人工神经网络	1、神经网络简介（ANN） 2、神经元基本原理 • 加法器 • 激活函数 3、神经网络的结构 • 隐藏层数量 • 神经元个数 4、神经网络的建立步骤 5、神经网络的关键问题 6、 BP算法实现 7、 MLP多层神经网络 • 案例：评估银行用户拖欠货款的概率 • 案例：神经网络预测产品销量
第六部分：支持向量机（SVM）	1、支持向量机简介 • 适用场景 2、支持向量机原理 • 支持向量 • 最大边界超平面 3、线性不可分处理 • 松弛系数 4、非线性SVM分类 5、常用核函数 • 线性核函数 • 多项式核 • 高斯RBF核 • 核函数的选择原则
第七部分：模型集成优化篇	1、模型的优化思想 2、集成模型的框架 • Bagging • Boosting • Stacking 3、集成算法的关键过程 • 弱分类器如何构建 • 组合策略：多个弱学习器如何形成强学习器 4、 Bagging集成算法 • 数据/属性重抽样 • 决策依据：少数服从多数 • 随机森林RandomForest 5、 Boosting集成算法 • 基于误分数据建模 • 样本选择权重更新 • 决策依据：加权投票 • AdaBoost模型 6、 GBDT模型 7、 XGBoost模型 8、 LightGBM模型
第八部分：案例实战	1、客户流失预测和客户挽留模型 2、银行欠贷风险预测模型
结束：课程总结与问题答疑。

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	咨询服务：数据库设计与性能优化

咨询目标	对客户的数据库进行性能评价，设计优化，管理优化
咨询范围	数据库性能评价，数据库结构优化，数据访问SQL优化。
咨询方式	现有数据库调查，问题诊断，性能评价。对数据库进行逻辑结构优化，对数据库进行访问SQL优化。建立数据库运行监控平台。运行监控与优化方法指导。
成功案例	建设银行，中国农业银行，中国工商银行，中航信

详情咨询：010-62670969， zhgx@uml.net.cn

课程计划

大模型RAG、MCP与智能体 8-14[厦门]

图数据库与知识图谱 8-28[北京]

OCSMP认证：OCSMP-MBF 8-29[北京]

基于 UML 和EA进行分析设计 9-9[北京]

软件架构设计方法、案例实践 9-24[北京]

需求分析师能力培养 10-30[北京]