足部按摩竟有大学问，快速了解养生“陷阱”

　　

代孕网为求子困难家庭提供代孕服务，每天发布代孕妇、代孕夫、代孕宝宝资讯，实时更新2019代怀孕价格，正规代怀孕机构，及时帮用户解决足部按摩竟有大学问，快速了解养生“陷阱”,

　　了解基本的按摩常识，在家也能享受按摩的乐趣。

　　一、做好按摩前的准备

　　按摩前最好用热水泡脚，水凉了就加热水，坚持半个小时，若是其中能加上针对某种疾病的中药，那效果会更好。

<风华代孕 p>　　二、饭后
一小时内不能按摩

　　饭后一小时内按摩会影响肠胃消化、吸收。在特殊情况下，比如刚刚赴宴、饮酒过量、朋友聚会、身体疲倦的情况下，最好休息一个小时再按摩。

　　三、力度不可太重

　　按摩手法的轻重要因人而异，因为每个人对疼痛的敏感程度不同。不要认为力度越大越好，应该中、轻刺激依次递减。这样才能达到理想的按摩效果。

　　四、按摩后多喝水

　　按摩后马上喝水，可以使病痛区产生的有毒物质迅速地通过尿液、汗液排到体外。因此在按摩完30分钟内，要多喝热水。另外，应当注意，不是所有的人都适合脚部按摩，患有急性心肌梗塞的人应禁止脚部按摩，代代孕妇也要禁止。

　　

　　申请评分卡要求最为严格，也最为重要，可解释性也要求最强，一般用逻辑回归创建，感兴趣的同学可以参考一本书，叫：信用风险评分卡研究-基于SAS的开发与实施。虽然是用SAS写的，但是原理是共通的；

　　在机器学习大当其道的今天，行为评分卡与催收评分卡可以尝试用机器学习模型，比如随机森林、GBDT、Xgboost等。

　　A卡与B卡最主要的区别就是其作用时间点不一样，所选特征不一样。

　　申请评分卡用于贷前武昌代孕公司/>，行为评分卡用于放款后，根据贷款人的消费习惯，还款情况等一些信用特征，来预估用户M3+(欠款失联、委外催收)的概率。

　　

　　20000多行，76个特征，特征名是英文，相信大家不好理解，体贴的我转成中文了。

　　继续缺失值可视化一下

　　没缺失值

上海世纪代怀孕推荐

　　特征衍生：

　　变成115个特征了。

　　区分连续变量和分类变量：

　　正常机器学习的话，应该会进行one-hot编码和归一化了，但是评分卡的话，我还是用传统的卡方分箱和woe编码进行转换

　　关于卡方分箱，一个大神提供了解决思路，感兴趣的同学可以看：

　　https://www.aaai.org/Papers/AAAI/1992/AAAI92-019.pdf

　　https://github.com/lisette-espin/pychimerge

　　之后数据变成这样：

　　185列了。

　　IV排序后，选择IV>0.02的变量，共58个变量IV>0.02，不知道什么是IV的同学可以参考下我第一篇文章：利用lending_club数据创建申请评分卡

　　多变量分析，保留相关性低于阈值0.6的变量，剩余27个变量

　　逻辑回归对共线性敏感，我们判断下VIF：

　　接下来看特征分布，考虑采样：

　　现在再次预览

　　剩余28个变量了。

　　接下来我们进行显著性分析，删除P值不显著的变量，剩余12个变量了。

　　正常来说，系数应该为负，如果是正的的话，说明有共线性。我们单独检验下

　　这三个变量系数确实为负，那还要继续筛选变量。

　　这时候我们用Xgboost计算变量重要性，进行筛选

　　先选择前5个最重要的变量放入逻辑回归模型，计算系数和显著性。

　　都是符合我们要求的。

　　继续往逻辑回归模型里面加变量，直至不显著或系数为正为止

　　这8个变量，计算相关系数矩阵，可视化一下：

　　建模：

　　评价指标还可以，模型可用。

　　学习曲线判断是否过拟合：

　　最终集中于一点，效果还是不错的。

　　ROC曲线：

　　KS曲线：

　　混淆矩阵：

　　评分卡要有分数。我们看下分数的分布：

　　看下评分表现：

返回列表