该资源属于代码类资源，用jupyter notebook编写，文档类型是ipynb，只能用jupyter note 打开，主要内容是机器学习算法中的决策树算法，数据来源于p2p网贷数据，通过此模型算法可以很好的对客户的是否会违约进行预测分类。

基于最小风险的贝叶斯分类器的设计程序代码

数据包含3739家上市公司的财务历史数据（公开的），及整理后的数据（自己弄的），可以用于上市公司风险评级，但是风险等级需要自己设定，目前我整理的数据的风险等级是我自己按照某个指标设定的可能不太精确，可以作为数据参考。数据集共有A股3769家上市公司年度财务历史数据下载，原文链接：https://www.digiccy.info/data/417.html。 【该数据包含了公司代码、报告日期、基本每股收益(元)、主营业务收入(万元)、主营业务利润(万元)、营业利润(万元)、投资收益(万元)、营业外收支净额(万元)、利润总额(万元)、净利润(万元)、净利润(扣除非经常性损益后)(万元)、经营活动产生的现金流量净额(万元)、现金及现金等价物净增加额(万元)、总资产(万元)、流动资产(万元)、总负债(万元)、流动负债(万元)、股东权益不含少数股东权益(万元)、净资产收益率加权(%)共记17项评价指标】

50个项目统计的项目延期原因