100天成为风控专家-策略调优篇-07-D类策略调优(2)：Python实操

风控策略里的 D 类调优，蛮多人看着就头疼。其实 Python 动手调一调，也没那么难。这份叫100 天成为风控专家-策略调优篇-07-策略新增的 D 类调优(2)：Python 实操.ipynb的笔记，内容扎实，案例也接地气，适合边看边敲。尤其是对策略执行效率卡顿、指标波动大的情况，里面讲的优化方式还挺管用的。

调参用的都是 Python 里常见的包，像pandas、scikit-learn这些，响应也快，代码也比较好懂。比如有一段用来筛选特征稳定性的代码：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)
X_new = selector.fit_transform(X)

嗯，看着是不是挺眼熟？对风控策略做轻量级优化，其实不用上来就搞复杂模型，抓住关键变量，把数据结构理顺了，模型效果就提升了。

另外，如果你对其他系统的调优也感兴趣，像Hive、Spark、Tomcat这些，下面几个链接也可以看看，都是实战型的：

• hive 调优策略
• spark 调优解析 spark 企业调优
• Tomcat 调优
• SQL 调优

如果你刚开始接触风控优化，不妨从这份.ipynb 文件下手，操作简单，理解也快。