AI-challenger-contest: 违约用户风险预测——马上AI全球挑战赛Top 2解决方案
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简介：
该文介绍了在“AI-challenger”竞赛中获得第二名的违约用户风险预测方案。此解决方案利用机器学习技术，有效识别潜在高风险客户，为金融信贷领域提供了宝贵的参考和应用价值。
马上AI全球挑战赛-违约用户风险预测 亚军代码使用说明
运行环境：Anaconda3 (python3.6)
工具包：sklearn, pandas, numpy, xgboost
方案一：
文件 XGB1.py 输出结果为 result_xgb.csv，使用前请更改读取数据的目录。
方案二：
文件 feature_selection.py 包含特征选择类、XGBoost 模型训练函数及 Logistic Regression 模型训练函数；feature_engine.py 包含特征提取函数，请在使用前修改相应的数据读取路径。
程序主执行文件为 construct_module.py，其运行步骤如下：
1. 运行 XGB1.py
2. 运行 construct_module.py
最终结果输出至 sample.csv 数据集。
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