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德国网络安全战略: Cyber Security Strategy for Germany

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german_credit_python 用于预测贷款违约的Logistic回归Python模型。 在德国信用数据数据集上对模型进行了训练。 logreg_classifier.pickle是训练有素的模型工件。 包括评分函数的样本输入（ df_baseline.json ， df_sample.json ）。 模型代码包括用于计算“组”和“偏差”指标的指标函数。 指标函数期望一个DataFrame至少具有以下三列和三列： score （预测）， label_value （实际）和gender （受保护的属性）。 包括指标功能的样本输入（ df_baseline_scored.json ， df_sample_scored.json ）。

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这个闪亮的应用程序用于模拟和比较德国坦克问题的不同答案。 应用程序在这里： : 带有 ggplot 图的第一个版本： ://ristohinno.shinyapps.io/GermanTankProblem/ 用于解释应用程序的幻灯片在这里： : 关于解决方案的文章： : 关于原始问题和解决方案的维基百科文章： : 这种模拟可用于解决必须根据捕获的连续序列号猜测人口规模的其他问题。 有一个愉快的坦克狩猎！

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德国信用卡数据，包含20个属性2个类别 原地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/