贷款违约数据集Default_Fin.csv

贷款快速选择器 在 LendingClub.com 上预测贷款违约的洞察数据科学项目

房屋净值贷款 房屋净值贷款（HMEQ）报告5960份房屋净值贷款的特征和欠款信息。 房屋净值贷款是指债务人将其房屋净值用作基础抵押品的贷款。 在这个项目中，我们预测贷款违约的可能性。 数据集包含两个类别-多数（否定）类别包含80％的观察值，代表按时还清贷款的申请人，数据集的20％为少数（正面）类别，代表未按时偿还贷款的申请人贷款。 数据集在某些变量中还包含一些缺失值，这些缺失值是在建模之前进行估算的。 我们建立了四个监督分类模型：逻辑回归，支持向量机，随机森林和XGBoost。 ROC曲线下的面积（AUC）被用作所有模型的性能指标。 属性信息 坏：1 =申请人拖欠贷款或严重拖欠款项； 0 =申请人支付的贷款 贷款：贷款申请额 MORTDUE：现有抵押贷款的应付金额 VALUE：当前属性的值 原因：DebtCon =债务合并； HomeImp =家装 职位：职业类别 YOJ：现任工作年限

matlab 10折交叉验证知识代码贷款违约模型 基于ML的贷款违约预测模型。 该项目使用了不同的机器学习技术-1. Logistic回归，KNN，分类树，合奏（分类方法），套索（正则化技术），10折交叉验证（ML技术，用于有效地训练我们的分类器，将总体分为训练）和测试样本）。 1.初步要求 为了利用该项目，用户应在其PC上安装Matlab版本R2016b，以便他们可以编译和运行此存储库中包含的代码。 2.入门 为了运行模型，用户需要遵循以下简单步骤： 将信息从名为LCloanbook.rar的文件LCloanbook.rar到本地目录中（确保所有文件都保存在一个位置） 打开并运行名为loan_Default_Model.m的文件 所有测试结果应显示在屏幕的左下角（工作区） 享受！ :) 3.仓库组成 loan_Default_Model.m -Matlab代码，包括此模型中使用的不同机器学习技术的定义。 LCloanbook.rar实际的基础贷款数据和变量描述 README.md您当前正在读取的文件 5.执照 MIT许可证涵盖了此存储库中包含的文件。 6.作者 斯韦特洛萨尔·斯托耶夫

TianChi_loadDefault 大家好，我是coggle开源小组成员庐州小火锅，这篇文章将介绍天池学习赛贷款违约预测的TOP6单模方案（具体介绍见我的csdn文章： ://blog.csdn.net/ ）。现附上比赛链接天池学习赛贷款违约预测。 。核心代码见模型文件夹下的ipynb文件，user_data，功能文件夹负责放置中间文件，生成结果见user_data中的xgb.csv。

贷款违约预测竞赛数据，是个人的金融交易数据，已经通过了标准化、匿名处理。包括200000样本的800个属性变量，每个样本之间互相独立。每个样本被标注为违约或未违约，如果是违约则同时标注损失，损失在0-100之间，意味着贷款的损失率。未违约的损失率为0，通过样本的属性变量值对个人贷款的违约损失进行预测建模。数据来自英国帝国理工大学。

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。

基于LightGBM的网络贷款违约预测模型，人工智能预测违约

赛题信息：车贷资产由于进入门槛低、借款额度低、流动性高、限期短等优点，但做好风险防控依然是行业的主要问题之一。国内某贷款机构就面临了这样的难题，该机构的借款人往往拖欠还款或拒不还款，导致该机构的不良贷款率居高不下。 数据是真实数据脱敏上传因此有很强的代表性，非常适合练手。 本次比赛的评估指标是F1，也是相当的有代表性

UCI Statlog (German Credit Data) 原始数据集