介绍 机器学习中的一个案例：对贷款违约行为的预测 软件架构 编程语言：Python3.7.7 编译器：PyCharm Community Edition 2020.2.3 x64 使用说明 data:数据文件 code:代码文件 result:结果文件 程序代码完整，可直接运行

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)

主要介绍如何使用python搭建：基于三个经典机器学习算法的个贷违约预测模型。三大模型：朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归。