1.基于 Toad 的评分评分评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）
2.强化学习ppo算法源码
3.综合评价与决策——主成分分析（PCA）法（附Python源码）
4.源代码影片评价
5.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
6.px30竞价排序指标源码！最新排序出炉
基于 Toad 的源码源码评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）
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toad 是评分评分一个专为风险评分卡建模而设计的工具包，它功能强大且使用便捷，源码源码能简化模型构建过程中的系统多个步骤，包括数据探索、评分评分特征筛选、源码源码分箱、系统WOE变换、评分评分建模、源码源码模型评估、系统分数转换等，深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在文末进行技术交流。
以下是基于 toad 的评分卡模型构建流程详解：
首先，要安装 toad，使用 pip 命令即可完成。
导入库和数据读取：演示数据包含条记录，个特征，其中个为特征变量，一列为主键和一列为标签（Defaulter）。数据中有离散型和连续型变量，且存在一定数量的缺失值。为了模型检验，使用 sklearn 的 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。
数据探索：使用 toad.detect 方法检测数据情况，获取每列特征的统计信息，如缺失值、唯一值、数值变量的平均值、离散型变量的同花顺分时成交金额源码众数等。此外，通过 toad.quality 方法输出每个变量的 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值，结果按 iv 值排序。
特征筛选与分箱：使用 toad.selection.select 方法筛选变量，根据缺失值占比、iv 值、相关性进行变量选择。筛选后，从个特征中选出个变量。接着，使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱，支持多种分箱方法，如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数，完成变量分箱。
WOE 转换：在分箱调整完成后，使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量，并确保所有变量经过 WOE 转换。
逐步回归特征筛选：使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选，调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。
建模与评估：首先使用逻辑回归（LR）构建模型，评估模型结果，常用指标包括 KS（Kolmogorov-Smirnov）值、AUC（曲线下面积）和 PSI（预测分箱稳定性指数）。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息，包括分数区间、样本量、坏账率和 KS 值。apk嵌入sdk 无源码
评分转换：使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求，包括基准评分、比率、基准奇偶比等。
至此，通过使用 toad，可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中，根据数据特性和需求调整参数，以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程，实际应用时，只需根据实际情况调整流程和参数即可。
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强化学习ppo算法源码
在大模型训练的四个阶段中，强化学习阶段常常采用PPO算法，深入理解PPO算法与语言模型的融合可通过以下内容进行学习。以下代码解析主要参考了一篇清晰易懂的文章。 通过TRL包中的PPO实现，我们来逐步分析其与语言模型的结合过程。核心代码涉及到question_tensors、response_tensors和rewards，分别代表输入、模型生成的回复和奖励模型对输入加回复的评分。 训练过程中，trainer.step主要包含以下步骤：首先，将question_tensors和response_tensors输入语言模型，获取all_logprobs（每个token的对数概率）、logits_or_none（词表概率）、values（预估收益）和masks（掩码）。其中，如果没有设置return_logits=True，logits_or_none将为None，变色宝塔线指标源码若设置则为[batch_size, response_length, vocab_size]。
接着，将输入传递给参考语言模型，得到类似的结果。
计算reward的过程涉及reference model和reward model，最终的奖励rewards通过compute_rewards函数计算，参考公式1和2。
计算优势advantage，依据公式3和4调整。
在epoch和batch中，对question_tensors和response_tensors再次处理，并设置return_logits=True，进入minbatch训练。
训练中，loss分为critic_loss（评论家损失，参考公式8）和actor_loss（演员损失，参考公式7），两者通过公式9合并，反向传播更新语言模型参数。
PPO相较于TRPO算法有两大改进：PPO-Penalty通过拉格朗日乘数法限制策略更新的KL散度，体现在actor_loss中的logprobs - old_logprobs；PPO-Clip则在目标函数中设定阈值，确保策略更新的平滑性，pg_losses2（加上正负号）部分体现了这一点。 对于初学者来说，这个过程可能有些复杂，但理解和实践后，将有助于掌握PPO在语言模型中的应用。参考资源可继续深入学习。综合评价与决策——主成分分析（PCA）法（附Python源码）
本文探讨了综合评价与决策过程中的主成分分析（PCA）法，其核心在于量化评价对象的相对优劣。具体做法如下：
首先，考虑有n个评价对象，每个对象被分配到m个评价属性上，形成决策矩阵。矩阵中的树洞匿名表白源码每个行向量代表一个评价对象。
主成分分析（PCA）的核心思想是通过线性组合，最大化各分量的方差之和。其具体步骤包括数据预处理、计算相关系数矩阵的特征值与特征向量，以及计算评分模型。
在数据预处理阶段，将所有属性标准化，形成标准决策阵。
接着，计算相关系数矩阵的特征值与特征向量，特征向量构成旋转坐标系，使各分量方差之和最大化。
通过计算主成分贡献率与累积贡献率，确定前k个主成分，其中k通常设为使累积贡献率达到0.9的值。这k个主成分的线性组合得到最终评分模型。
应用实例中，以我国-年宏观投资效益数据为例，通过PCA法，得到评分向量，从而对这些年的投资效益进行排序。
附Python源码，用于实现上述PCA过程的完整步骤。
参考文献提供了理论基础，包括数学建模算法与应用、机器学习等领域的相关内容。
源代码影片评价
**《源代码》在观众和评论家之间获得了不同角度的评价。Yahoo用户和媒体给予的综合评分分别为B+和B，反映出影片在普通观众中的接受度和专业评价的平衡。烂番茄网站的新鲜度高达%，显示出影片在观众心中的口碑相对较好，票的支持与票的反对形成鲜明对比。 《纽约客》赞誉《源代码》为一部充满悬念的恐怖作品，制作精良，讲述了一个死人试图拯救芝加哥于核灾难的故事，具有经典元素。《华盛顿邮报》则强调了**传递的信息，提醒人们勿忘土拨鼠菲尔效应，倡导和平。导演邓肯·琼斯在这部作品中展现了才华，将科幻小说转化为动人的**体验，预示着他未来有更多的潜力。 《旧金山纪事报》初看可能不显眼，但最终评价其优秀，令人眼前一亮。《底特律新闻》认为《源代码》是一部出色的科幻惊悚片，对得起观众的期待。《丹佛邮报》将其形容为快节奏、引人入胜，带有“土拨鼠菲尔”般预告春天的元素。《纽约时报》将其称为反传统动作片，强调思考的重要性。 尽管《洛杉矶时报》认为情节复杂，演员的出色表演起到了关键作用，而《波士顿环球报》则认为**让人困惑，但又难以抗拒。《纽约每日新闻》给予正面评价，称其为一部不错的**，能触动观众的情感。 影片本身并不追求震撼的画面或惊心动魄的剧情，而是在商业片的外壳下，隐藏着导演深入探讨的概念。影片中经典台词"Everything is gonna be OK"成为影迷心中的亮点，暗示着影片可能隐藏着更深层次的主题和情感。扩展资料
《源代码》Source Code是由著名导演邓肯·琼斯指导， 杰克·吉伦哈尔/ 维拉·法米加 / 米歇尔·莫娜汉 / 杰弗里·怀特 / 拉塞尔·皮特斯 / 迈克尔·阿登等人主演的一部**。讲述了一位在阿富汗执行任务的美国空军飞行员科特史蒂文斯上尉所经历的一系列惊心动魄的事件。Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
软件及版本
以下为开发相关的技术和软件版本：
服务端：Python 3.9
Web框架：Django 4
数据库：Sqlite / Mysql
开发工具IDE：Pycharm
**推荐系统算法的实现过程
本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。
具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。
以下是系统推荐算法的实现步骤：
1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。
2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。
3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。
4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。
5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。
6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。
7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。
系统功能模块
主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录
项目文件结构核心功能代码
显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数
系统源码及运行手册
下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。
在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：
1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv
2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat
3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple
4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。
px竞价排序指标源码！最新排序出炉
{ PX排序公式}
连板指标：BARSLASTCOUNT(C>=REF(C,1)*1. AND C=H)
竞价额1：DYNAINFO()/
流通市值：FINANCE()/
竞价手数：DYNAINFO()/DYNAINFO(4)/
万手指标：竞价手数/
竞流比：(竞价手数/FINANCE())
*涨停系数：(FINANCE()/)*O
竞5指标：竞价手数/涨停系数
比值指标：竞价额1/流通市值/#DAY
强度指标：竞5/比值
基本量指标：REF(V,1)#DAY*0./
力度指标：万手/基本量
*时间指标：IF(基本量/万手<=,基本量/万手,0){ 分钟}
高开指标：(O/REF(C,1)-1)*,NODRAW,COLORYELLOW
强度指标：REF(V,1)#DAY/FINANCE()*,COLORYELLOW
{ 取范围}
过滤条件：去低值 AND 去ST AND 去星星 AND 去特殊 AND 去新股 AND 去次新股 AND NOT(REF(ZT,1))
{ 取股票范围}
评分：F1+F2+F3+F4
观察强度：竞价额1/时间,NODRAW
涨幅指标：C/REF(C,1)*-
昨涨幅指标：REF(涨幅,1)
TJ1指标：SQRT(REF(H,1)*REF(L,1))
ZGJ指标：REF(HHV(H,2),1)#DAY
竞价量指标：GPJYVALUE(,1,0)
开盘金额A：竞价量*O/
竞换手指标：开盘金额A/O/FINANCE()
*今竞额指标：IF(CURRBARSCOUNT=1 AND PERIOD=5,DYNAINFO()/,竞金额)COLORGREEN,NODRAW
换手Z指标：今竞额*/O/FINANCE()* COLORGREEN,NODRAW
BL指标：今竞额*/REF(HHV(AMOUNT,5),1)* COLORGREEN,NODRAW
☆爆☆指标：IF(FINANCE(7)*O/< AND REF(ZT,1) AND 观察强度> AND 观察强度<,BL*换手Z*(O-REF(O,1))/REF(O,1)*,0)
Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
大家好，我是东哥。
在信贷风控领域，评分卡模型是最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数，依据不同的业务场景（贷前、贷中、贷后和反欺诈）进行评估，最终通过设置阈值给出评估结果。与XGB等机器学习模型相比，评分卡通常采用逻辑回归，因为它具有很强的特征解释性，属于广义线性回归模型。
今天要介绍的是一个开源评分卡工具——toad，它提供了一条龙服务，包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程，极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。
首先，使用read_csv读取数据，了解数据概览。在测试数据中，有万条记录，包含个特征。数据的时间跨度为年5月至7月，我们将使用3月和4月的数据作为训练样本，5月、6月、7月的数据作为跨期样本（OOT）进行验证。
接下来，通过toad的EDA功能进行数据探索分析，包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时，可以使用toad的quality功能计算各种指标，如iv值、gini指数、熵等，结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据，建议使用iv_only=True。同时，要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。
在完成初步筛选后，通过toad.selection.select函数进一步筛选变量，根据阈值设置进行特征选择，最终保留个变量，并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。
接下来是分箱过程，toad提供了多种分箱方法，包括等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要，toad支持数值型和离散型数据的分箱，并能单独处理空值。
在完成分箱后，进行WOE转换，将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整，确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。
随后，应用逐步回归方法筛选特征，支持向前、向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现，通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。
完成建模后，使用逻辑回归对数据进行拟合，并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。
评分卡转换是最后一步，将逻辑回归模型转换为标准评分卡，支持传入逻辑回归参数进行调整。
toad还支持GBDT编码，作为GBDT与LR建模的前置，以提高模型学习效果。
总结而言，toad提供了一套便捷的评分卡建模流程，大大简化了建模工作。在实际应用中，可以参考源码进行优化或扩展功能。
