1.�ô� Դ��
2.买一套金融系统大概多少钱，好贷好贷做现金贷？
3.黑马程序员学费多少钱？
4.Toad：基于 Python 的源码标准化评分卡模型
5.贷款计算器源代码谁给我提供下。像这样的贷款
6.全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1

�ô� Դ��

       互联网行业的加盟代理和传统实体行业的加盟代理，本质是平台一样的，试问哪一定行？加盟什么一定赚大钱？这年头银行都可以加盟你都不一定干得下去你信不？反过来说，好贷好贷是源码idcardweb源码不是那些做成功的代理项目，其产品本身就一定是贷款最好用的？我看未必。项目本身和代理商的平台本事是各占一半的。

       关于凡科的好贷好贷言论，我认为是源码有失偏颇的。或者说大部分都是贷款利己主义者，盘算的平台都是自己那点小道道。我们来拆解一下。好贷好贷

       做凡科代理靠不靠谱最不知所谓的源码回答莫过于：“我们是凡科的代理商，我这里还有多少多少凡科的贷款预存款，谁要我就转让......”。你这不是在赤裸裸的告诉人家你的凡科代理之路是彻底失败的吗？你好歹找个借口啊，比如老婆生了八包胎家里三辈人都带不过来不得不转让代理权回去带娃，再或者找个老家有百亩良田等你回去继承这样的话来敷衍一下也好嘛。你就赤裸裸的告诉人家：“我代理凡科亏了，谁来帮我接个盘。”到底是你认为别人比你傻还是你真傻？关键你其实在释放一种主观信号，那就是代理凡科不行。真的不行吗？你不行别人也不行？我看未必。

       关于凡科代理的另一个理由是说凡科的产品官方直销价很便宜，代理成本价高，利润很低。这种代理可以说连经营思路都没搞清楚。代理凡科是为了赚代理成本价和官方直销价的差价吗？如果是这样，那么问题来了，如果我是一个消费者，请问我为什么要在你一个代理商这里买而不直接在官方买？是老板你长得帅点儿还是你家客服妹子够水灵？凡科的代理模式是OEM代理，代理商是以自有品牌的模式在销售代理产品。为什么要去对标凡科的直营售价呢？比如凡科建站官方价/年，代理商如果也卖的确是没什么利润。但如果提供搭建服务呢，你不妨问问凡科帮客户搭建网站额外收费是多少，那可是远比版本本身的价格高了去了。你提供搭建服务收费比凡科官方收费低一点，你的利润空间和性价比不都出来了吗！如果你说你不会搭建，那请问这是凡科的问题还是你自己的问题？再说了，假设凡科搭建网站收两千，你收八千也行啊只要你够本事拿到客户。你觉得是天方夜谭？我就亲眼见过我们一个客户用凡科互动帮某单位做一场答题活动收费两万的。这利润何止百倍！你说你找不到这样的客户，谈不了这么高的价格。那么请问，这是凡科的问题还是你自己的问题？

       还有一种声音是劝你不要去做代理，劝你买断源码自己做。可能很多小白根本看不懂所谓的“买断源码自己做”到底是个啥意思？别慌，听花千骨科技这只行业老鸟给你娓娓道来。首先你要搞清楚什么是源码系统。

       我们要知道，不管是jdbc驱动类源码网站、小程序、商城、app还是其他任何互联网应用，它都是通过代码搭建出来的，我们看到的一个页面一项功能，都是一串串代码的具体呈现。不懂代码搭建技术的外行，肯定是无法玩转代码的。即便你买了一套源代码的建站系统，前期卖家帮你安装好了可以正常使用了，后面出现任何一点点问题，你都只能是睁眼瞎。

       那么为什么还是有很多不懂技术的小白却对源码系统情有独钟呢。说到底，便宜。

       以凡科建站为例，凡科建站系统也是通过代码开发出来的，只是这套代码在凡科手里攥着，凡科是不可能出售源码的。源码出售就意味着凡科这么一家上市公司多年的研发投入化为灰烬。为什么这样说呢？因为源码就好比一篇可以复制粘贴的文章，一旦公布出来，谁都可以复制粘贴，并贴上自己的署名。凡科十年投入，光凡科建站这一款产品，光开发人员的工资投入可能都不下千万。如果他出售源码给张三，张三明天就可以块一套卖给李四，李四后天就可以1块钱一套挂到拼多多上供全国人民临幸。那么请问，如果你是老板，你将如何来做这门生意？你投入几百上千万就为了造福百姓？

       可能有的小白又迷糊了，如果真像我们说的这样，那为什么还是有那么多人那么多公司在卖源码呢？这里面的水可就深了。不管你信不信，市面上在售的源码程序，绝大部分都是盗版程序。即便不是盗版，大多也不是自己开发的。源码买回来也得装到服务器里，服务器每年也有成本，怎么配置服务器维护服务器也需要技术和成本。要让客户网站响应速度够快运行够流畅，服务器的开销绝对不是一个小数目。一个不懂技术的小白是根本玩不转的。本想的是不受制于人，结果反而处处受制于人！你的系统有任何问题你你都得找人，找人就是钱，你拿着源码去找人给你修复BUG不被宰的几率几乎为零！一边被人宰，一边被客户骂，挣卖白菜的钱操卖白粉的心，这就是erp系统界面源码小白玩源码大概率的结局！

       然而，用源码真的比用凡科建站这种智能建站系统好？我倒觉得%的用户更适合用凡科。不管你是会技术还是不会技术。不信？咱们接着聊。

       首先你要搞清楚一个现实，那就是.9%的企业搭建网站的需求都是一些基本的信息展示需求，并不需要什么特殊的功能开发。界面美观，运行流畅，网站响应速度快就OK了。你的客户还能比万达集团更有钱？之所以很多人喜欢用源码是因为源码在手可以做二次开发，就是遇到有客户有特殊定制需求的时候可以帮他开发。但现实里%的客户并不需要二次开发。所以一味追求源码只是为了去迎合那0.1%的客户你觉得有这个必要吗？关键这0.1%的客户你以为你拿得下来？你会开发吗？你知道做开发多费钱吗？你做个二道贩子去找人帮你开发，等你给你的客户报完价可能客户就把你拉黑了！客户会说你黑心。可能客户没说错，但是大部分客户对定制开发的预期本来就低得不合常理，他们本来就没有一个合理的预算。这0.1%的客户当中又有%的客户是没有预算的。最后只有十万分之一的客户可以和你正常交流！哎，就问你累不累？去做主流客户的生意才是你应该有的定位，特别是新入行的朋友。你只需要选择一款“放心”的工具，而不是“操心”的工具。

       凡科旗下有很多款产品，其中凡科建站无疑是凡科公司的拳头产品，也是凡科起家的产品。凡科建站从凡科成立就开始研发，一次次更新迭代，二十年了，保持每月都有功能更新细节优化。你真觉得一款打磨二十年的产品会特别差劲？你真觉得一家上市公司用二十年时间打造的产品还赶不上那些可以无限复制的源码系统？别说人家凡科是有一个团队在做这件事，就是哪怕只有一个人在做这件事也是做了二十年的。那些恬不知耻说自己卖的源码多好多好的，你就对天发誓你花了多少时间来研发迭代维护你的产品？人家一个团队二十年比不上你半路出家搞两年？你是仙儿你可以点石成金？是骡子是马牵出来比一比不就清楚了吗，人家凡科敢对每一个客户提供不限时免费试用，好多互联网公司卖产品都是尽可能的画大饼，要个试用账号比登天还难！

       再次声明，我真不是给凡科站台，更没有劝大家去代理凡科。你去代理凡科对我没有一分钱的好处。我只是想还原事物本来的面貌，让大家不要轻易被旁人误导，以至于做出错误的选择。

       做生意特别是做代理，上家稳定比什么都重要。只要产品还算OK，上家稳定不出幺蛾子和你自身的能力就决定了你是否能成功！凡科的客户是按年续费，他干嘛要跑啊？凡科卖出去的产品都是已经开发好的，躺着收钱不好吗，为什么要跑？卖互联网产品是花仙女指标源码现金交易，又不是贷款盖楼，请问干嘛要跑？你加盟凡科交了十万八万预存款，你卖得出去人家就给你开个账号多个人多双筷子反正大锅饭是煮好的人家干嘛要跑？你要是一个客户也卖不出去，人家利润就更高了，更不用跑啊！

       不过这年头生意的确不好做，一次投入那么多委实也是一笔不小的开支，慎重一点也是应该的。比如前期可以考虑不直接向凡科拿代理，和凡科老代理建立合作关系，从老代理那里提单。在支付产品成本的同时给到老代理几十块的利润，相应应该也是有老代理愿意接受的。等你行业经验摸熟了，有了自己的一套成熟的销售策略，客户资源逐渐稳定增多了，到那时再向凡科拿个代理权，到那时岂不胸有成竹。好了，关于代理凡科如果你还有什么疑虑疑问，欢迎与我们联系，我们尽量帮你解答哦。毕竟我们也是行业老人了，帮你介绍一两个靠谱的凡科老代理也是没问题的，无论代理合作还是自用绝对都是很划算的哦！希望我的回答对创业路上的你有所帮助吧！

买一套金融系统大概多少钱，做现金贷？

       对于专业做金融系统的来说，价格方面还是要看要求的，不同的要求和功能，会进行不同的报价。

       目前市面上的网贷系统开发价格一般是根据客户的需求而定，没有一个固定的标准，常规价格：打包定制+源码的价格在万左右，P2P网贷pc端万左右，网贷app端5万左右。

       建议，大家在选择P2P网贷系统时，还是要多方对比，多注重系统稳定性、安全性，总之选择品牌口碑好的才会有所保障。

黑马程序员学费多少钱？

       北京黑马培训机构在北京什么地方

       北京黑马培训机构在北京市建材城西路9号正北方向米。

       北京黑马程序员培训机构的学费其实跟很多的线下培训机构差不多，一般都是在两万左右，

       像我报的Java培训班就是两万四这样，不包食宿，同样，北京黑马程序员培训机构也可以贷

       款学习，但是建议大家贷款钱先衡量一下自己后期的还款能力。

       因为这个贷款也是要收利息的，而且也不低，我当时就是全款支付的，毕竟我不想后期面临那种找不到工作还不起贷款的问题。

       以我的竖向tap切换源码感受来看，北京黑马程序员培训机构的教学水平还可以吧，没有很好但也没有很差，

       教的知识也能理解，主要是觉得不是很值得这个价，感觉我们在里面学到技术知识对于就业

       来说还是有点差距的，理论知识倒是学的还可以，但是这个好像通过课本或者网上一些免费

       视频也能学到，总体马马虎虎吧。

       实际上，现在一些公司面试条件都比较苛刻，我们这种只有基础技术还是很难达到他们的要

       求的。所以我们当时的就业情况其实就一般般，班上能找到工作的也就将近一半的人，薪资

       待遇上也没有很好，三四千是有的。“包就业”的话也就是推荐就业，帮大家包装好简历，

       推荐去一些小公司面试，能不能被选上就看自己的能力了。

       黑马程序员和源码时代时代哪个学费比较低？

       以java学科为例，黑马程序员的双元学费是，源码时代时代是面授，学费是，但是疫情期间好像也做了一个百万补贴疫情的活动，可以补助，所以源码时代时代性价比是较高的。

现在石家庄黑马程序员培训学费多少钱啊

       这家培训机构的培训费用一般是2万块钱，一个学期，这是来自北京的品牌，你最好不要去外地的

黑马前端学费多少

       黑马前端学费:两万。

       线上直播课的前端培训课程费用，线上的课程又可以分为直播和录播俩种方式，web前端直播课程培训费用一般在到不等，而录播课程相对更便宜了，几千块钱就可完成，甚至可以在网上找到免费的资料学习。

       前端培训课程的费用，大概在两万。线下的前端培训费用相较于线上的是比较贵许多的，但是往往线下的效果也是更好的，所以选择线下前端培训课程的还是比较多的。在各方面都要比线上的更加又保障。

谁能给我详细讲下，北大青鸟，达内，黑马程序员三个IT培训学校的详细信息！包括课程每年的学费

       北大青鸟职业教育，由北大青鸟与印度阿博泰克（APTECH）合资成立于年。依托北京大学的教育资源和背景，秉承“教育改变生活”的发展理念，致力于培养中国IT技能型人才，通过授权合作和院校合作两大经营模式以及IT职业教育课程体系在教育领域广泛开展合作。北大青鸟余家授权培训中心遍布全国多个重要城市，全国合作院校超过所，同余家知名企业建立了战略合作伙伴关系，累计培养和输送余万IT职业化人才进入IT行业，北大青鸟初高中长期专业收费金额在-元。年IT教育品牌

       达内教育成立于年9月，是一家覆盖IT及互联网职业赋能、产教融合、校企合作等多个领域的综合性教育集团，已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、沈阳等个大中城市建立家线下学习中心(含青少年素质教育业务)，达内教育的收费一般都是1.5W-2.8W间。

       黑马程序员是传智教育旗下高端IT教育品牌，成立至今以高品质教学质量赢得好口碑，为企业输送了大批优质IT人才，致力于培养高级软件工程师，收费在一万五到两万五之间。

       未来迷茫不知去向，想要学习计算机知识发展新职业道路，推荐北大青鸟职业教育，北大青鸟校区拥有企业化管理和大学校园模式，是年IT教育知名品牌，学生可根据自己的实际情况选择，北大青鸟更是在学院入学前针对不同的性格特征的进行系统评测，让学员可以根据测试结果选择适合的职业及岗位，真正为你的未来发展保驾护航，同时，学院提供老师一对一面试指导，通过模拟面试，迅速提升学员面试能力，掌握针对性面试技巧，让学员在面试中表现更出色。

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。

贷款计算器源代码谁给我提供下。像这样的

       一、贷款计算器源代码谁给我提供下。像这样的

       这是器：/bxjsq/和你的那个差不多，希望我的回答对你有所帮助！

二、买房贷款计算器?没弄过也不知道怎么弄谢谢帮忙！

       你要是想个人贷款，还是要先免费计算一下看看你的个人条件需要什么多少钱的贷款，看哪家好就贷哪家的。用免费计算器先计算一下吧。推荐计算：/bxjsq/index.html

       贷款公式主要有两种，它们分别叫做等额本息贷款计算公式和等额本金贷款计算公式。这两个公式的最大不同：在于计算利息的方式不同。前者采用的是复合方式计算利息(即本金和利息都要产生利息)，后者采用简单方式计算利息(即只有本金产生利息)。这样，在其它贷款条件相同的情况下，等额本息贷款很明显地要比等额本金贷款多出很多利息。另外，等额本息贷款计算出的每期还款金额都相等；而等额本金贷款计算出的每期还款金额则不同，从还款前期都后期，金额逐渐减少。

        1。等额本息贷款计算公式:

        每月还款金额(简称每月本息)=

        贷款本金X月利率×[（1月利率）^还款月数]

       ----------------------------------

       [（1月利率）^还款月数]-1

        2。等额本金贷款计算公式:

        每月还款金额(简称每月本息)=

        （贷款本金/还款月数）(本金-已归还本金累计额)X每月利率

       这是一个贷款计算器的网址，只要输入总额、年限，选择还款方式，既可以出来结果。

       /bxjsq/

       和你的那个差不多，希望我的回答对你有所帮助！

全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1

       二分类问题的结果有四种：

       逻辑在于，你的预测是positive-1和negative-0，true和false描述你本次预测的对错

       true positive-TP：预测为1，预测正确即实际1

       false positive-FP：预测为1，预测错误即实际0

       true negative-TN：预测为0，预测正确即实际0

       false negative-FN：预测为0，预测错误即实际1

       混淆矩阵

       直观呈现以上四种情况的样本数

       准确率accuracy

       正确分类的样本/总样本：(TP+TN)/(ALL)

       在不平衡分类问题中难以准确度量：比如%的正样本只需全部预测为正即可获得%准确率

       精确率查准率precision

       TP/(TP+FP)：在你预测为1的样本中实际为1的概率

       查准率在检索系统中：检出的相关文献与检出的全部文献的百分比，衡量检索的信噪比

       召回率查全率recall

       TP/(TP+FN)：在实际为1的样本中你预测为1的概率

       查全率在检索系统中：检出的相关文献与全部相关文献的百分比，衡量检索的覆盖率

       实际的二分类中，positive-1标签可以代表健康也可以代表生病，但一般作为positive-1的指标指的是你更关注的样本表现，比如“是垃圾邮件”“是阳性肿瘤”“将要发生地震”。

       因此在肿瘤判断和地震预测等场景：

       要求模型有更高的召回率recall，是个地震你就都得给我揪出来不能放过

       在垃圾邮件判断等场景：

       要求模型有更高的精确率precision，你给我放进回收站里的可都得确定是垃圾，千万不能有正常邮件啊

       ROC

       常被用来评价一个二值分类器的优劣

       ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR）：FP/(FP+TN)

       假阳性率，即实际无病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为0的样本中你预测为1的概率

       纵坐标为true positive rate（TPR）：TP/(TP+FN)

       真阳性率，即实际有病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为1的样本中你预测为1的概率，此处即召回率查全率recall

       接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。

       第一个点，(0,1)，即FPR=0,TPR=1，这意味着无病的没有被误判，有病的都全部检测到，这是一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。

       第二个点，(1,0)，即FPR=1，TPR=0，类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器，因为它成功避开了所有的正确答案。

       第三个点，(0,0)，即FPR=TPR=0，即FP（false positive）=TP（true positive）=0，没病的没有被误判但有病的全都没被检测到，即全部选0

       类似的，第四个点（1,1），分类器实际上预测所有的样本都为1。

       经过以上的分析可得到：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。

       ROC是如何画出来的

       分类器有概率输出，%常被作为阈值点，但基于不同的场景，可以通过控制概率输出的阈值来改变预测的标签，这样不同的阈值会得到不同的FPR和TPR。

       从0%-%之间选取任意细度的阈值分别获得FPR和TPR，对应在图中，得到的ROC曲线，阈值的细度控制了曲线的阶梯程度或平滑程度。

       一个没有过拟合的二分类器的ROC应该是梯度均匀的，如图紫线

       ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。而Precision-Recall曲线会变化剧烈，故ROC经常被使用。

       AUC

       AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，完全随机的二分类器的AUC为0.5，虽然在不同的阈值下有不同的FPR和TPR，但相对面积更大，更靠近左上角的曲线代表着一个更加稳健的二分类器。

       同时针对每一个分类器的ROC曲线，又能找到一个最佳的概率切分点使得自己关注的指标达到最佳水平。

       AUC的排序本质

       大部分分类器的输出是概率输出，如果要计算准确率，需要先把概率转化成类别，就需要手动设置一个阈值，而这个超参数的确定会对优化指标的计算产生过于敏感的影响

       AUC从Mann–Whitney U statistic的角度来解释：随机从标签为1和标签为0的样本集中分别随机选择两个样本，同时分类器会输出两样本为1的概率，那么我们认为分类器对“标签1样本的预测概率>对标签0样本的预测概率 ”的概率等价于AUC。

       因而AUC反应的是分类器对样本的排序能力，这样也可以理解AUC对不平衡样本不敏感的原因了。

       作为优化目标的各类指标

       最常用的分类器优化及评价指标是AUC和logloss，最主要的原因是：不同于accuracy，precision等，这两个指标不需要将概率输出转化为类别，而是可以直接使用概率进行计算。

       顺便贴上logloss的公式

       F1

       F1兼顾了分类模型的准确率和召回率，可以看作是模型准确率和召回率的调和平均数，最大值是1，最小值是0。

       额外补充AUC为优化目标的模型融合手段rank_avg：

       在拍拍贷风控比赛中，印象中一个前排队伍基于AUC的排序本质，使用rank_avg融合了最后的几个基础模型。

       rank_avg这种融合方法适合排序评估指标，比如auc之类的

       其中weight_i为该模型权重，权重为1表示平均融合

       rank_i表示样本的升序排名 ，也就是越靠前的样本融合后也越靠前

       能较快的利用排名融合多个模型之间的差异，而不用去加权样本的概率值融合

       贴一段源码：

       M为正类样本的数目，N为负类样本的数目，rank为分类器给出的排名。

       可以发现整个计算过程中连直接的概率输出值都不需要，仅关心相对排名，所以只要保证submit的那一组输出的rank是有意义的即可，并不一定需要必须输出概率。