本资源包含使用Python进行深度学习的企业非法集资风险预测项目的全套材料，包括数据集、预处理代码、模型训练脚本以及详细的Jupyter Notebook教程。
【资源介绍】基于Python深度学习的企业非法集资风险预测源码+项目说明+数据集(Jupyter Notebook运行).zip
**背景**: 非法集资严重干扰了正常的经济、金融秩序，使参与者遭受经济损失，甚至生活陷入困境，极易引发社会不稳定和大量社会治安问题，甚至引发局部地区的社会动荡。如何根据大量的企业信息建立预测模型并判断企业是否存在非法集资风险，对监管部门、企业合作伙伴、投资者都具有一定的价值。
**任务**: 利用机器学习、深度学习等方法训练一个预测模型，该模型可学习企业的相关信息以预测企业是否存在非法集资风险。赛题的难点在于数据集中包括大量的企业相关信息，如何从中提取有效的特征并进行风险预测成为本赛题的关键问题。
项目内容结构:
```
├── 企业非法集资风险预测.ipynb
├── dataset
│ ├── train
│ │ ├── annual_report_info.csv
│ │ ├── base_info.csv
│ │ ├── change_info.csv
│ │ ├── entprise_info.csv
│ │ ├── news_info.csv
│ │ └── other_info.csv
│ │ └── tax_info.csv
│ ├── entprise_evaluate.csv
│ ├── entrise_submit.csv
├── README.md
```
该项目是个人毕设/课设/大作业项目，代码都经过严格调试测试，功能齐全。欢迎下载使用！该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，可直接作为期末课程设计、课程大作业和毕业设计等。整体具有较高的学习借鉴价值。
基础还可以的使用者可以动手开发二次功能，以实现不同的需求。也欢迎交流学习！
5星
