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Loan_Default_Prediction：贷款违约预测的端到端机器学习过程，机器学习的最终项目ISpring2018 @ GWU

民事起诉状(涉抖音账号代运营违约).pdf，这是一份不错的文件

代码以及原数据

企业的基本信息（只包含发债企业） 2018-2020年的财务指标数据 2018-2020年的舆情信息（只包含发债企业） 2019-2020年的违约记录

基于测试集中给定的提交示例，基于其内所列的企业进行预测，配套训练集下载地址：https://download.csdn.net/download/weixin_53610475/85637960

机器学习课程大作业个贷违约预测项目源码，评测指标 经典预测任务：使用ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)作为评价指标。AUC值越大，预测越准确。 描述性聚类-->软聚类 使用的三种模型 多层感知机,决策树(概率树),自定义模型(距离-概率转换方法) 机器学习课程大作业个贷违约预测项目源码，评测指标 经典预测任务：使用ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)作为评价指标。AUC值越大，预测越准确。 描述性聚类-->软聚类 使用的三种模型 多层感知机,决策树(概率树),自定义模型(距离-概率转换方法)

基于机器学习的个人信贷违约预测识别项目源码（可作为毕业设计和期末大作业）。 内附文档说明！！！非常完整的一个机器学习项目，新手也可自己动手，高分必看！！！ 评测指标 经典预测任务：使用ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)作为评价指标。AUC值越大，预测越准确。 描述性聚类-->软聚类 训练数据说明 训练数据train_public.csv 训练数据train_internet.csv 提交数据submission.csv 使用的三种模型 多层感知机,决策树(概率树),自定义模型(距离-概率转换方法)

考虑了回收率和违约率负相关的债券投资组合信用风险研究，麦强，胡运权，大量的实证研究表明回收率和违约概率之间存在一个负相关关系，但传统的投资组合信用风险模型如CreditMetrics将违约时的回收率看成是�

two-layer-model 双层违约风险预测模型 原型为： 本项目为复现此双层模型，并进行了简单的模型性能对比