28 | 预测类产品（三）：从0打造一款“大白信用评分产品”

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文详细介绍了如何构建一款“大白信用评分产品”，以小白信用评分产品为例，阐述了机器学习在互联网金融行业产品落地的方法。文章首先介绍了“大白信用评分产品”的案例背景，包括信用评分模型的五大维度构成。接着详细讲解了特征构建的过程，包括数据准备、原始数据和扩展数据的处理，以及特征数据的处理方法。然后，文章阐述了模型训练的步骤，包括选择算法、逻辑回归模型的应用以及如何计算用户的违约概率和最终的信用得分。整个过程涵盖了数据处理、模型训练和评估等关键步骤，为构建预测类产品提供了清晰的指导。此外，文章还提及了模型评估中的混淆矩阵和 KS 值的重要性，以及对产品经理在能力、技术和岗位方面的要求。总的来说，本文内容丰富，适合想要了解机器学习在互联网金融行业产品落地方法的读者阅读。