如何用机器学习提高欺诈检测准确率？

2023-12-20

随着电子商务和金融交易的快速增长，欺诈行为也日益猖獗。传统的欺诈检测方法已经难以应对不断变化的欺诈手段。然而，借助机器学习技术，我们能够有效提高欺诈检测的准确率。本文将介绍如何利用机器学习方法来提升 ...

tensorflow中的tensorboard可视化中的准确率损失率曲线，为什么有类似毛刺一样？

2023-04-13

TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一个可视化工具，可以方便地展示模型训练和评估的各种指标，如准确率和损失率等。在 TensorBoard 中，我们经常会看到一些图表中出现类似毛刺一样的波形，这是为什么呢？ 首先，需要 ...

为什么用Keras搭建的LSTM训练的准确率和验证的准确率都极低?

2023-04-11

Keras是一个高级神经网络API，它简化了深度学习模型的构建和训练过程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(RNN)，适用于时序数据处理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型进行训练时，有时会 ...

CNN神经网络和BP神经网络训练准确率很快就收敛为1，一般会是什么原因？

2023-04-11

CNN神经网络和BP神经网络都是深度学习中常用的神经网络模型。在训练这些模型时，我们通常会关注训练的准确率，即模型对于训练数据的预测精度。然而，有时候我们会发现，在训练一段时间后，模型的准确率会很快地收敛 ...

使用pytorch 训练一个二分类器，训练集的准确率不断提高，但是验证集的准确率却波动很大，这是为啥？

2023-04-07

当我们训练机器学习模型时，我们通常会将数据集划分为训练集和验证集。训练集用来训练模型参数，而验证集则用于评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中，我们经常会观察到训练集的准确率持续提高，但是验证集的准 ...

对于一个准确率不高的神经网络模型，应该从哪些方面去优化？

2023-03-31

神经网络模型是一种机器学习算法，用于解决许多现实世界的问题。然而，即使使用最先进的技术和算法构建的神经网络模型也可能存在准确率不高的问题。在这种情况下，我们需要考虑从哪些方面去优化。在本文中，我将分享 ...

从猫狗不分到实时识别准确率超99%，计算机图像是如何做到的？

2021-03-01

CDA数据分析师 出品 编译：Mika 【导读】 十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以 ...

谈谈召回率（R值），准确率（P值）及F值

2017-10-30

谈谈召回率（R值），准确率（P值）及F值 一直总是听说过这几个词，但是很容易记混，在这里记录一下。希望对大家理解有帮助。 首先来做一个总结： 精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的 ...

【CDA干货】用户行为分析中泛化性指标：计算方法、实操落地与案例应用

2026-03-13

在用户行为分析实践中，很多从业者会陷入一个核心误区：过度关注“当前数据的分析结果”，却忽视了结果的“泛化能力”——即分析结论能否从当前样本推广到更多用户、更长周期，能否适配产品迭代与市场变化。泛化性， ...

CDA数据分析师：量化策略分析框架，解锁数据驱动决策的核心路径

2026-03-13

在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师，作为量化策略的核心构建者与落地执行者，其专业能力 ...

【CDA干货】随机森林模型训练全解析：从参数调优到实战落地

2026-03-12

在机器学习建模体系中，随机森林作为集成学习的经典算法，凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势，成为分类、回归任务中的“首选工具”。而模型训练作为核心环节，直接决定了最终的预测效果与业务 ...

【CDA干货】随机森林算法重要性分析：原理、实操与业务价值

2026-03-12

在机器学习建模过程中，“哪些特征对预测结果影响最大？”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息？”是从业者最常面临的核心问题。随机森林作为一种集成学习算法，不仅具备高精度、抗过拟合、适配多场景的优势，更自带“ ...

【CDA干货】数据分析赋能价值创造：国内外知名经典案例解析

2026-03-11

在数字经济飞速发展的今天，数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”，渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全球科技巨头的商业迭代，还是国内企业的转型突破，亦或是公共服务的效率提升，数据分析 ...

【CDA干货】金融数据分析：为什么异常值处理是必做环节？

2026-03-09

金融数据分析的核心价值，是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会，为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的前提，是数据的真实性和可靠性。在金融数据场景中（如股价波动、信贷数据、营收统计、 ...

CDA数据分析师核心能力：数据建模实操指南，让数据驱动决策落地

2026-03-06

在数据驱动决策的时代，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越单纯的数据清洗与统计分析，而是通过数据建模，将海量数据转化为可落地的业务洞察与决策支撑。数据建模作为CDA分析师的核心技能 ...

【CDA干货】两组数据的单因素方差分析：什么时候用、怎么用？实操全指南

2026-03-04

在数据分析、科研实验、办公统计等场景中，我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案的效果差异、两组员工的绩效差异、两种原材料的合格率差异等。此时，很多人会陷入一个 ...

【CDA干货】运用机器学习进行分析：从流程拆解到行业落地，让数据发挥核心价值

2026-02-25

在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖掘数据背后的规律、关联与趋势，才能将数据转化为可落地的决策依据。机器学习作为数据 ...

【CDA干货】随机森林特征重要性：原理、实操与应用全指南

2026-02-12

在机器学习建模实操中，“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林（Random Forest）作为一种集成学习算法，不仅具备强大的分类与回归能力，还能自动输出各特征的重要性评 ...

【CDA干货】随机森林特征重要性分析全解析：从原理到实操，解锁特征核心价值

2026-02-06

在机器学习建模过程中，特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据（如用户画像的几十项维度、企业经营的多项指标、医疗诊断的各类特征），我们往往会陷入“特征冗余”的困境：无关特征、 ...

【CDA干货】信贷违约率的统计分布特征与测算方法研究

2026-02-03

在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、风险准备金的计提精度，而科学的测算方法则是确保违约率数据可靠、支撑信贷决策的基础 ...