Give Me Some Credit是Kaggle上关于信用评分的项目，通过改进信用评分技术，预测未来两年借款人会遇到财务困境的可能性。银行在市场经济中发挥关键作用。 他们决定谁可以获得融资，以及以何种条件进行投资决策。 为了市场和社会的运作，个人和公司需要获得信贷。信用评分算法可以猜测违约概率，这是银行用于确定是否应授予贷款的方法。目标是建立一个借款人可以用来帮助做出最佳财务决策的模型。

kaggle上的Give Me Some Credit数据的挖掘分析，结合信用评分卡的建立原理，从数据的预处理、变量选择、建模分析到创建信用评分，创建了一个简单的信用评分系统

Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（we

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数据来自Kaggle的Give Me Some Credit，有15万条的样本数据，下图可以看到这份数据的大致情况。 数据属于个人消费类贷款，只考虑信用评分最终实施时能够使用到的数据应从如下一些方面获取数据： – 基本属性：包括了借款人当时的年龄。 – 偿债能力：包括了借款人的月收入、负债比率。 – 信用往来：两年内35-59天逾期次数、两年内60-89天逾期次数、两年内90 天或高于90天逾期的次数。 – 财产状况：包括了开放式信贷和贷款数量、不动产贷款或额度数量。 – 贷款属性：暂无。 – 其他因素：包括了借款人的家属数量（不包括本人在内）。 – 时间窗口：自变量的观察窗口为过去两年，因变量表现窗口为未来两年。

这是本人从kaggle官网下载下来的Give Me Some Credit竞赛的相关数据，自己目前也在学习这一块内容，希望大家一起学习。

这是从kaggle 上下载的“give me some credit” 信用比赛的原始数据，用于个人信用评估相关机器学习模型