基于机器学习的贷款中期风险预测模型Python代码及项目文档+答辩演示文稿.zip

简介：
本资料包提供了一个利用机器学习技术进行贷款中期风险预测的全面解决方案。包含详细的Python实现代码、项目报告以及用于展示成果的答辩PPT，旨在帮助用户理解和应用先进的数据分析方法于金融风险管理领域。 基于机器学习的贷中风险预测模型是一个二分类问题项目，旨在通过评分卡建模来控制贷款过程中的客户信用风险。该项目涉及的数据集由五张表组成，并使用cust_id进行关联，但不是每个客户的记录都会出现在所有表格中。 对于缺失值处理：在“授信”信息和“贷中再申请”的记录里没有数据时，我们将这些字段直接用0填充；而对于有实际意义的缺失值（如某些特定的客户未发生过授信行为），我们采用分箱方法进行处理。由于该分类问题存在类不平衡的情况，项目采用了XGBoost、LightGBM和CatBoost作为基础模型，并使用逻辑回归进行第二层融合来构建Stacking集成模型。 整个方案包括以下步骤： - 数据探索性分析 - 数据清洗（数据预处理） - 特征工程 - 模型训练：采用LightGBM算法，因为其具有更快的训练速度、更高的准确率和更低的内存使用。 - 模型验证与调参：通过贝叶斯优化进行超参数调整，并利用lgb.cv()函数获取最佳迭代次数。