本项目通利用Kaggle平台predict-loan-defaulters贷款数据，通过逻辑回归模型来对这些数据进行预测判断，构建贷款违约预测模型，建立预测模型，预测正处于贷款期间的人的违约的概率。在贷款管理方面，如果可以通过构建量化模型对客户的信用等级进行一定的区分。得知了每个账户的违约概率后，可以预估一下未来的坏账比例，及时做好资金安排。也可以对违约概可能性较高的客户进行更加频繁的“关怀”，及时发现问题，以避免损失。 在这个量化模型中，被解释变量为二分类变量，因此需要构建一个排序类分类模型。而排序类分类模型中常使用的算法是逻辑回归。