”机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。“算法”是在数据上运行以创建机器学习“模型”的过程；“模型”是运行在数据上的机器学习算法的输出。“
机器学习模型是一种算法的表达，它通过梳理海量数据来查找模式或进行预测。机器学习 (ML) 模型由数据助力，是人工智能的数学引擎。
例如，适用于计算机视觉的 ML 模型能够在实时视频中识别汽车和行人。适用于自然语言处理的 ML 模型则能够翻译单词和句子。
任何一个训练学习好的模型，都需要通过客观地评估模型的性能，以确保模型能够实际运用到业务场景中。考察模型的性能一般有2个方面：是指对历史数据的拟合程度或者精确程度，模型在历史数据集上的性能良好（准确率/错误率等），其拟合能力越强；是指对未知样本的预测能力，若模型在未见过的数据上表现良好，那相应它的泛化能力就越高。由此对应的机器学习模型的2个挑战：欠拟合和过拟合。- 欠拟合：模型的拟合能力不足，改进方法，增加模型的复杂度（比如原本是一元线性回归模型，调整为多元线性回归模型，提高模型的拟合能力），增加样本量，补充特征；
- 过拟合：模型的泛化能力不足，改进方法，降低模型的复杂度，增加样本量，补充特征。
区分度：KS（越高越好）、AUS（越高越好）、准确率、召回率、F1值等等；IV、KS、AUC、PSI、相关系数、VIF、P-R分析等等（衡量区分度、稳定性、可替代性、可解释性等等）。模型应用于业务场景，即在特定场景下，利用数据，高效，准确地完成特定的预测或者判断的任务。模型生产的原理（模型训练过程）：每一种场景下，模型都需要通过数据进行训练而生成，建模过程就是模型训练的过程或者说找出这种模式或者规则的过程。从一种可能拟合关系或者模式（模型空间）通过历史数据或者样本进行训练，从而得到确定的拟合关系或者模式（模型)。
当前我们应用场景：预测客户购买户型，并利用已知的客户信息（年龄和收入）进行训练模型。
决策树是一种监督学习模型。它是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性(特征)上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。（训练决策树就是不断找最优分裂点的过程)gini指数是衡量数据的不纯度，gini指数越大则表示数据越不纯,gini越小表示数据相对越纯。我们在确定切分点分类时，需要保证在这个切分点要比在其他点的gini指数小，那么则表示在这个切分点切分是最优的。如果你也想掌握模型的基本原理以及模型开发的全流程，建立风控模型的基础概念，从0-1独立完成模型训练与开发、模型评审文档撰写，斩获完整模型开发项目经验。那么一定不要错过FAL整理大量学员的反馈和需求后，专门为0基础小白精心设计的《量化风控模型0基础入门训练营》课程。 报 名 听 课
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