桑坦德银行客户满意度预测（三） 特征工程1、新特征提取2、过滤冗余特征删除与目标变量TARGET低相关的特征和彼此之间高度相关的特征 3、数据预处理对数变换独热编码响应编码特征标准化 总结 特征工程 1、新特征提取 我们读取一下之前保存的pickle文件并打印出此时的train和test，前面的探索性分析过程我们保留了143个特征，接下来我们还希望在这些特征中提取出一些隐藏的

数据挖掘实战–桑坦德银行客户交易预测项目 一、项目介绍： 这是2019年Kaggle的比赛： kaggle官网： https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction/leaderboard 　 百度云数据集：https://pan.baidu.com/s/1Ph655Ha07eVjCmJoloybsg

前言： 继上篇介绍了lightgbm的理论知识后（LightGBM源码阅读+理论分析（处理特征类别，缺省值的实现细节）_爱吃火锅的博客-CSDN博客_lightgbm源码），终于有时间来写一篇关于lgb的实践篇啦，本篇的实践是基于kaggle上面一个正在进行的比赛，其采用的是ROC评分机制，截止目前第一名得分是0.904，本篇的的结果是0.899，分数算是一个baseline吧，待优化，目的重在

桑坦德客户交易预测 赛题描述：给定200000个训练样本和200000个测试样本，总共200个特征，进行二元分类，需要输出的时属于1（正类）的概率，评价指标是ROC曲线下的面积 roc解释可以参考本篇博文 数据集下载连接 首先，进行初始化，对数据进行探索性分析 from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.

点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 暴走时评： 西班牙媒体报道，银行集团BBVA和Banco Santander桑坦德银行加入了欧盟国际可信区块链应用协会（IATBA）。IATBA将在2019年的第一个财政季度设立，旨在发展欧盟区块链监管，推出欧盟范围内的区块链应用程序。BBVA和桑坦德银行是受邀加入IATBA的前五家银行之一。 作者：Ana Berman   翻译：Mira

点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 暴走时评： 瑞波是区块链领域的支付解决方案，然而公司业务其实分化成了三块，其中之一就是用于支付的xCurrent。虽然公司表示已经有几大主流传统汇款公司会采用这个服务，但是因为该服务并不涉及网络原生代币XRP而遭到诟病。不过该服务利用端到端追踪，银行实时通信，可以尽快完成交易信息的传递与确认，在耗时

桑坦德银行客户满意度预测 数据及具体目标实施流程代码实现导入数据包导入数据探索性数据分析（EDA）删除零方差特征删除稀疏特征删除重复特征判断并删除缺失值 进一步探索性分析定义绘图函数目标变量的分布选取部分特征进行分析1、var3(Region)2、var15（Age）3、var38(Mortgage values)4、var36 & var21 本文所用代码及教学内容均来自