流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率（覆盖率）：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏）

你将习得：数据的处理、LightGBM、sklearn包（里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等）、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测名单。

告诉你：是什么（WHAT）、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。

• 商业理解
  • 业务需求分析（实战）
• 数据理解
  • 数据质量探查
  • 重要特征探查
• 数据处理（数据准备）
  • Preprocessing函数（切分训练数据和预测数据）
  • Dropna（处理异常值字段）
  • Pd.value_counts（正负样本情况）
  • Fillna（null值填充）
  • Smote（过采样）
• 特征工程（数据准备）
  • Corr（特征相关系数图）
  • 正负样本特征柱状图
  • 正负样本特征线性图
  • RFECV（特征五折递归消除）
  • Importance（基于模型的特征重要性）
• 建立模型
  • GridSearchCV（寻找最优参）
  • LightGBM参数详解
  • StratifiedKFold（分层5折模型训练）
  • Train_test_split（单次切分模型训练）
  • 输出名单
  • Ks值及优Threshold
• 模型融合
  • Stacking模型融合_note版(含简单加权融合)
  • Stacking模型融合_py版
• 模型评估及实验
  • 画图
    • Plot/auc_plot（画AUC图）
    • Confusion_matrix/plot_confusion_matrix（画混淆矩阵图）
  • 实验模板

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