用户贷款风险预测 开源代码.zip

融360与平台上的金融机构合作,提供了近7万贷款用户的基本身份信息、消费行为、银行还款等数据信息,需要参赛者以此建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。由于该比赛已结束,平台的数据已经无法下

该repo包含基于机器学习的风险评估包的开发。最初，来自LendingClub的公开数据将用于开发。该软件还将利用python scikit-learn api实现机器学习功能。

本文深入研究了基于长短时记忆网络（LSTM）的双层贷款风险预测模型，旨在为金融领域提供更为准确和可靠的违约风险评估工具。首先，我们回顾了LSTM在时间序列数据处理中的优越性，并解释了其在贷款违约预测中

银行对贷款风险管理的把控，大家可以学习一下。 .nh文件

使用Java实现基于C4.5算法的决策树,实现银行贷款风险预测,包括对离散属性和连续属性的处理。适用于离散属性、连续属性共存的数据。

在Hadoop大数据平台的基础上构建了一个基于MapReduce框架并行化的C4.5决策树算法,并采用此算法设计了一套银行贷款的风险预测系统。算法结合MapReduce框架、HDFS 文件存储系统,使

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利用c语言加解压的开源代码,对zip文件进行解压和加压操作