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M210627001J 贷款违约预测的数据分析及模型构建【含jupyter程序和数据集】

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简介：
本项目通过数据分析与模型构建，针对贷款违约问题进行深入研究，并提供包含代码和数据集的Jupyter notebook，助力精准预测。 本实验的主要任务是运用所学的数据挖掘方法分析金融机构的贷款记录，并预测每项贷款的违约可能性。数据集包含超过120万条记录，涉及47个变量信息，其中15个为匿名变量。具体字段表如下所示：（数据集中目标变量y对应的是isdufault字段，值为1表示发生违约行为）。

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  • M210627001J 贷款违约预测的数据分析及模型构建【含jupyter程序和数据集】
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    本项目通过数据分析与模型构建，针对贷款违约问题进行深入研究，并提供包含代码和数据集的Jupyter notebook，助力精准预测。 本实验的主要任务是运用所学的数据挖掘方法分析金融机构的贷款记录，并预测每项贷款的违约可能性。数据集包含超过120万条记录，涉及47个变量信息，其中15个为匿名变量。具体字段表如下所示：（数据集中目标变量y对应的是isdufault字段，值为1表示发生违约行为）。
     
  • 贷款违约预测的数据分析.docx
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    本文档探讨了利用数据分析技术预测贷款违约的方法和模型，旨在帮助金融机构降低信贷风险。 Lending Club希望通过有效的信用评估体系来筛选优质借款人、保留一般借款人并拒绝风险较高的借款人，并根据不同信用等级进行差异化定价。为此，Lending Club制定了严格且严谨的信用评估系统，结合外部评分和内部评级，在最大程度上规避坏账风险。利用其数据集进行分析梳理，该系统能够有效实现上述目标。
     
  • 贷款违约预测 Kaggle 竞赛数据集
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    这是一个来自Kaggle平台的贷款违约预测竞赛的数据集，包含大量有关借款人的信息，旨在帮助模型学习并预测个人是否会违约还款。 贷款违约预测竞赛的数据集包含了个人的金融交易记录，并已经过标准化及匿名处理。数据集中共有20万个样本，每个样本包含800个属性变量且彼此独立。每条记录被标记为“违约”或“未违约”，对于发生违约的情况会额外标注出损失率（范围在0到100之间），表示贷款的损失比例；而未出现违约情况下的损失率为零。该数据集用于通过样本特征值来预测个人贷款可能产生的违约风险及其潜在经济损失，这些信息来源于英国帝国理工大学的研究项目中。
     
  • 个人贷款违约预测模型分析.docx
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    本文档探讨了构建个人贷款违约预测模型的方法与技术，通过数据分析和机器学习算法的应用，旨在提高金融机构的风险评估能力。 本项目利用Kaggle平台上的predict-loan-defaulters贷款数据集，通过逻辑回归模型对这些数据进行预测分析，构建一个用于预测贷款违约的模型。该模型能够估计正在接受贷款的人出现违约的概率，在贷款管理方面具有重要意义。一旦我们可以通过量化模型区分客户的信用等级，并得知每个账户的具体违约概率后，便可以预估未来的坏账比例并提前做好资金安排；同时也可以对那些高风险客户进行更频繁的关注和评估，以及时发现潜在问题避免损失。 在构建这个预测模型时，被解释变量是一个二分类的指标（即是否会违约），因此需要建立一个排序类别的分类模型。逻辑回归算法是这类任务中最常用的工具之一。
     
  • 贷款违约预测 Kaggle 竞赛数据.zip
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    此数据集为Kaggle竞赛专用，包含金融机构客户的历史贷款信息及是否发生过违约情况，旨在帮助模型训练以预测未来客户的贷款违约风险。 贷款违约预测竞赛数据【Kaggle竞赛】.zip包含了用于预测贷款违约情况的数据集，适用于参加相关的机器学习比赛。
     
  • 贷款违约预测的金融风控数据
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    本项目聚焦于通过分析客户行为和财务状况等多维度数据，构建模型以精准预测贷款违约风险，助力金融机构优化风控策略。 赛题的任务是预测用户贷款是否违约。数据集在报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120万条，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。 为了保证比赛公平性，将从这些数据中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A和另外20万条作为测试集B。同时会对employmentTitle（职业头衔）、purpose（贷款用途类别）、postCode（邮政编码）和title等信息进行脱敏处理。 df2文件已经进行了数据预处理，具体细节可以在相关博客中查看。以下是部分字段的描述： - id：为每笔贷款分配的唯一信用证标识 - loanAmnt：贷款金额 - term：贷款期限（年） - interestRate：贷款利率 - installment：分期付款金额 - grade：贷款等级 - subGrade：子级贷款等级 - verificationStatus：验证状态 - issueDate：发放月份 - purpose：借款人在申请时的用途类别 以上信息供参赛者参考，以帮助他们更好地理解和处理数据。
     
  • Kaggle竞赛：贷款违约预测训练数据
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    该简介段落描述了一个旨在预测个人贷款违约情况的数据集，用于Kaggle竞赛中模型训练与评估。参与者通过分析历史借贷信息来构建预测模型。 该页面提供了贷款违约预测的竞赛内容。参赛者需要根据提供的数据集来构建模型，以预测哪些借款人可能会出现还款问题。这是一项旨在提高信贷风险管理能力的数据科学挑战。
     
  • 贷款违约预测：本项目旨在探究贷款数据集中各特征变量与贷款违约率的相关性，并建立相应模型...
    优质
    简介：本项目致力于分析贷款数据集中的各种特征变量对贷款违约的影响，通过深入研究其相关性，构建准确预测模型以降低信贷风险。 贷款违约预测项目旨在确定贷款数据集中特征变量与贷款违约率之间的关联，并建立模型来预测客户是否会拖欠其贷款。该项目使用了两种回归/分类算法——Logistic回归和决策树，以预测响应变量loan_default。 分析结果显示，某些变量对客户的贷款逾期可能性有显著影响。银行利率是其中之一：当利率低于9.75%时，没有出现任何违约情况；而一旦利率达到或超过14%，所有贷款都没有发生过违约现象。这表明降低利息率或是推动客户选择低息方案可以有效减少不必要的违约。 另外还发现具有破产历史的客户的逾期倾向比无此记录的人群要大，尽管这种影响相对较小。银行在放贷前应对每位申请者进行全面背景调查以避免潜在风险。 此外，贷款期限也会影响违约比率：五年期贷款的客户出现拖欠的概率是三年期贷款客户的两倍以上。因此，基于这些观察结果，银行应鼓励符合资格条件的申请人选择较短周期（如3年）的产品来降低逾期几率。
     
  • 金融风控竞赛_贷款违约预测数据集.zip
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    本数据集为金融风控竞赛专用，旨在通过历史借贷信息预测个人或企业的贷款违约风险，助力金融机构优化信贷审批流程和风险管理策略。 天池比赛_金融风控_贷款违约预测.zip 这段文字描述的是一个与数据分析竞赛相关的文件名，该竞赛主题为金融风险控制中的贷款违约预测问题。
     
  • 贷款违约预测_模型融合与参数调整1
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    本文探讨了通过模型融合和参数优化提高贷款违约预测准确性的方法，旨在帮助金融机构有效降低信贷风险。 DataWhale零基础入门金融风控贷款违约预测--模调参&模型融合 分享人：小一（数据分析工程师、金融风控爱好者） 内容概要： 1. 单模型建模与参数调整； 2. 多模型融合技术； 3. 上分问题答疑。