主要观点总结
文章介绍了向AI转型的程序员开发信用评分卡建模工具的过程，包括各个组成部分和关键技术的详细介绍。工具整合了大语言模型，扮演智能助手角色，帮助用户理解和使用信用评分卡建模信息。文章还提到了公众号的搜索和添加方式以及相关资源下载。
关键观点总结
关键观点1: 信用评分卡建模工具的基础框架搭建完成，并整合了大语言模型。
工具主要分8个部分，包括数据探索、数据预处理、特征分析、抽样、WOE转换、模型训练、模型评估与验证、评分及报告生成等。
关键观点2: 工具的每个部分都有详细的操作过程和技术介绍。
例如数据探索采用pygwalker进行数据可视化，特征分析采用多种算法，WOE转换是金融信用评分卡中的关键步骤，处理分类变量等。
关键观点3: 大语言模型在工具中扮演智能评估角色，是项目的亮点和创新点。
通过将LLM（大语言模型）融入评分卡建模过程，提高了模型的预测效果和可解释性。
关键观点4: 文章提供了公众号的搜索和添加方式以及相关资源下载。
读者可以通过搜索公众号添加，并阅读相关机器学习、深度学习、数据分析等方面的文章和资料。
文章预览
向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程 最近一直忙着开发一个信用评分卡建模工具，现在基础框架已经搭完，并且探索性的将大 语言模型 整合了进去。目前ai在工具中扮演 智能助手 ，完成用户解答功能，帮助用户更好地理解和使用信用评分卡建模信息。 工具主要由8个部分组成： 数据探索、数据处理、特征分析、样本抽样、woe转换、模型训练、模型评估 & 验证、评分及报告生成。 下面一一讲解每个部分的操作过程。 1、数据探索 主要实现加载源数据和可视化的功能，开发采用的样本数据是开源的德国信用数据集：GermanCredit。 项目采用嵌入pygwalker的方式对源数据进行可视化，用户可以自行组合分析数据内容。 Pygwalker是一个专注于数据可视化的Python库，它旨在帮助用户轻松创建交互式和动态的数据图表。 pip i
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