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datasets // 数据集（训练集、测试集） feature engineering // 特征工程 models // 评估模型
测试环境
Python3.8
任务描述
项目来自系统认证风险预测https://www.datafountain.cn/competitions/537
项目完整源码下载：https://download.csdn.net/download/liu…文件说明
datasets // 数据集（训练集、测试集） feature engineering // 特征工程 models // 评估模型
测试环境
Python3.8
任务描述
项目来自系统认证风险预测https://www.datafountain.cn/competitions/537
项目完整源码下载：https://download.csdn.net/download/liufang_imei/87804921
本赛题中，参赛团队将基于用户认证行为数据及风险异常标记结构，构建用户认证行为特征模型和风险异常评估模型，利用风险评估模型去判断当前用户认证行为是否存在风险。
利用用户认证数据构建行为基线；采用监督学习模型，基于用户认证行为特征，构建风险异常评估模型，判断当前用户认证行为是否存在风险。特征工程
数据预处理
原始数据共包含18个特征、1个标签。但很多特征为离散的信息，不具备学习的价值，因而下面将分别阐述对每个特征采取的预处理方法。 session
