1. 构建了新的个人信用评估指标体系 2. 采用众数插补法对人口特征缺失数据进行插补 3. 使用聚类分析和分层抽样方法平衡样本数据 4. 使用Lasso-Log

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70 智能金融Lengding Club——构建贷款违约预测模型.docx

人工智能_项目实践_贷款违约预测_基于随机森林算法的贷款违约预测模型研究 如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险，计算借款人的违约概率，是现代金融机构信用风险管理的基础和重要环节。本文主要研究借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的历史贷款数据进行统计分析，并使用随机森林算法建立贷款违约预测模型。实验结果表型，随机森林算法在预测性能上超过了决策树和逻辑回归分类算法。此外通过使用随机森林算法对特征进行重要性排序，可以得到对最终是否违约影响较大的特征，从而能够更有效的进行金融领域的借贷风险判断。

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。

一篇讲述信用卡违约预测模型分析以及影响因素探究的论文，信用卡对于银行来说是高收益和高风险并存的业务，伴随信用卡业务发展的是各大银行都在利用网络和 移动端的数据来建立客户的信用评分系统。如何从客户所填的资料里对客户进行信用评估、如何鉴别所填资料的真假性及应该要求客户填什么类型的资料等对银行来说是至关重要的。本文基于2005年台湾信用卡客户数据，建立Lasso-Logistic及随机森林模型来探索影响客户信用的关键因素，包括个体特征及某些客观特征，通过比较模型的预测准确度以及F得分等指标来选择预测效果更优的模型对银行信用卡违约进行预测分析。信用卡违约预测模型的建立以及影响客户信用的关键因素的探索，对于银行选择客户和设计资料填写具有重要的指导价值，并且能够为信贷决策提供一定的理论支持，具有很强的理论和现实意义。

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

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

互联网金融LeningClub信贷数据分析项目实践 转载请注明作者和出处： Github代码获取： Python版本： Python3.6 运行环境： Win10 + Anaconda + jupyter Notebook + Sublime text3 1. 项目简介 采用了Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据，主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括：信用评分、地址、邮编、所在州等，累计75个属性（列），890000笔 贷款（行）。 贷款违约预测模型，使用了Numpy，Pandas，Sklearn科学计算包完成数据清洗，构建特征工程，以及完成预约模型的训练，数据可视化采用了Matplotlib及Seaborn等可视化包。 2. 信贷数据分析过程 接下来，我们将利用给定的借贷数据，做一次较为完整的