客户信用风险检测与预测的数据科学和机器学习案例分析

简介：
本案例深入剖析了运用数据科学及机器学习技术评估和预判客户信用风险的方法。通过模型构建、数据分析等步骤，为企业提供有效的风险管理策略建议。 本项目是暑期实习期间复现的成果，所有代码和数据均已公开，供数据分析初学者学习参考。该项目对数据进行了描述性统计分析，并对其进行了相应的处理工作：包括分类变量重编码、异常值识别以及缺失值填补等。 在模型应用方面，我们使用了逻辑回归、glmnet惩罚逻辑回归及支持向量机（SVM）等多种方法，并绘制了ROC曲线图和可视化混淆矩阵以评估模型性能。对于后续研究者来说，可以尝试采用其他分类算法来进一步改进现有模型效果：如决策树、随机森林或集成学习等方法；也可以探索神经网络的应用潜力。 总之，本项目为初学者提供了丰富的实践机会与参考案例，在此基础上大家可以通过不同途径继续深入探究数据分析领域内的各种问题。