机器学习-02-贷款预测（含代码与数据）

简介：
本课程为《机器学习》系列第二部分，专注于运用Python进行贷款风险评估预测。通过实际案例和完整代码讲解如何利用历史数据训练模型，并做出精准预测。包含所有所需数据资源。 这是一个在Analytics Vidhya上的贷款预测问题，包含两个数据集：训练集提供了部分申请人的相关信息及其贷款结果（批准或拒绝），测试集则仅提供了一些申请人的信息而没有其贷款结果。任务是通过这些数据构建一个分类模型，并对测试集中申请人的情况进行预测。 对于放贷决策的理解，可以作出以下假设： - 工资：工资越高，越容易获得贷款； - 贷款期限和金额：较短的贷款期限以及较小的贷款额更容易被批准； - EMI（每月还款额）占月收入的比例：比例越低，申请人更有可能通过审批； - 历史信用记录：已经偿还了之前所有贷款的人士，其新贷款申请获批的概率更大。