本项目的数据来源于网新银行举办的数据建模比赛的数据，特征包含三类数据，客户基本信息（x1-x11）,行为类数据（x12-x56）,风险评分类数据（x57-x161）,但具体是什么特征我们并无从得知，因此想从特征实际意义入手分析建模是及其困难的。数据包含训练集30000个样本，测试集10000个样本，每个样本除开161个特征变量，还包括干预变量（treatment）和响应变量(y),干预变量把数据集分为两类，实验集（treatment = 1），控制集（treatment = 0）,实验集和控制集的比例大致为1:4。 源码包含用随机森林做缺失值填充、画qini曲线、主程序三个文件 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52073614/article/details/136763601

从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题，提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论，提出了一种贝叶斯网络结构学习方法，提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分，学习网络节点优先次序，利用K2算法学习初始网络，并通过BDe评分反向调节、互信息和BDe评分删除边以修正学习结果。实验在贝叶斯网络标准数据集ASIA、ALARM上进行，在样本量为2000~20 000的20组实验中，学习准确率较MMHC算法平均提升16%，准确率标准差较MMHC算法平均缩小17%。实验表明，基于因果效应的方法较MMHC算法有更好的性能。