基于机器学习的购房贷款违约预测分析.zip

简介：
本项目运用机器学习算法对购房贷款数据进行深度挖掘与模式识别，旨在构建高效准确的贷款违约预测模型，为金融机构提供决策支持。 任务：使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测，给定特征字段后输出是否会发生逾期的预测。 题目背景： 随着世界经济的发展以及中国改革开放进程的推进，无论是企业还是个人在解决经济问题时越来越依赖于贷款这一重要方式。银行推出了多种多样的贷款业务以满足人们的需要，然而这也导致了不良贷款（即贷款违约）的概率增加。为了避免这种情况的发生，在发放贷款之前金融机构会对借款人的信用风险进行评估或打分，并预测其可能的违约概率从而决定是否放贷。 如何在前期有效地评价和识别借款人潜在的风险是金融行业风险管理中的关键环节之一。通过建立一个科学合理的模型来判断购房贷款的违约可能性，可以帮助将信贷业务中面临的风险降到最低并实现利润的最大化目标。 数据集： 训练集文件train.csv包含120000条记录，每一条除了id和结果外还具有50个特征；测试集test.csv则有30000条待预测的数据。