使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测.zip
任务使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测给定特征字段输出是否会发生逾期的预测.1.2实验要求1.2题目背景随着世界经济的蓬勃发展和中国改革开放的逐渐深入无论是企业的发展还是从人们消费观念的转变贷款已经成为企业和个人解决经济问题的一种重要方式.随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的需求不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增.为了避免贷款违约银行等金融机构在发放贷款时会对借款人的信用风险进行评估或打分预测贷款违约的概率并根据结果做出是否发放贷款的判断.如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险是金融机构信用风险管理的基础和重要环节用一套科学的模型和系统来判定贷款违约的风险性可以将风险最小化和利润最大化.1.2数据集数据集在..dataset目录下train.csv为训练集数据包含120000条数据每条数据除去id和结果共有50个特征.test.csv为预测集数据包含30000条数据等待预测.1.2任务描述本任务研究如何借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的购房贷款数据进行分析并基于随机森
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使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测.zip
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半年申请贷款数量.png
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所有账户逾期次数.png
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