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大家都知道，对于相同的客群，相同的响应结果情况下，对比两个模型的优劣性，指标有许多。比如总体的准确性，比如AUC、ks、提升度等等。本文以提升度来讲讲，如何有效对比两个模型的优劣性。在实际使用中，我们为了证明模型是优于当下使用的策略的，比如使用资产等级来划分客群。将分数划分成跟策略一样的组数，（默认策略也是有优先级的，分数的等级对标策略的优先级），分析相同组数的...

本文主要介绍下python连接postgresql如何操作，以及往数据库表插数时，有些字段可能不是char或者text格式的而是int时，会报错TypeError:must be str,not int。要在python里抓成str才行。话不多说，直接看代码！#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*import psycopg2# 填写连接数据库的参数

一般做机器学习的小伙伴，应该用xgb比较多点，因为它比较透明易懂，且在sklearn库里的xgb损失函数是泰勒二阶展开的，而GBDT的损失函数只是一阶，从精准性来说用xgb模型会更好，前提是你也是用python的。都说了解一个模型原理的时候，了解它的参数是必备的。下面我们来说说xgb都有哪些参数，以及这些参数的作用等等。一、通用版参数1、 booster [default= gbtree ]用于选