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今天要給大家介紹的書是《可解釋機器學習：模型、方法與實踐》，涵蓋了可解釋機器學習前沿的研究成果及行業成功應用經驗。

本書內容

本書分為三部分：

第一部分為背景，闡述黑盒模型存在的問題以及不解決黑盒問題模型可能帶來的后果，引出可解釋機器學習的重要性?；

第二部分將可解釋機器學習的研究方向分為內在可解釋模型算法和模型事后解析方法兩部分進行介紹，闡述不同模型的原理、應用及其可解釋性；

第三部分通過三個不同的應用場景，介紹在銀行實戰中的數據挖掘方法，由問題、處理方法出發，結合可解釋機器學習模型結果，證明模型的有效性和實用性；

第一部分

第1章：引言，介紹可解釋機器學習研究背景，黑盒模型存在的典型問題與模型可解釋性的重要性。

第2章：可解釋機器學習相關基礎，包括可解釋性的定義與分類，可解釋性的用途以及實現方法。

第二部分　

第3章：內在可解釋機器學習模型，介紹傳統統計模型，EBM模型，GAMI-Net模型，RuleFit模型，Falling Rule Lists模型，GAMMLI模型

第4章：復雜模型事后解析方法，部分依賴圖，累積局部效應圖，LIME事后解析方法，SHAP事后解析方法。

第三部分

第5章：銀行VIP客戶流失預警及歸因分析，包括案例背景，數據介紹，建模分析，營銷建議與代碼展示。

第6章：銀行個人客戶信用評分模型研究，包括案例背景，數據介紹，建模分析，邏輯回歸、XGBoost、GAMI-Net三種方法對比與代碼展示

第7章：銀行理財產品推薦建模分析，包括場景介紹，數據介紹，建模分析，案例分析。

本書適合的讀者：

金融機構、銀行、金融科技公司等數據技術相關崗位從業者。

贈書

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總結

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