基于机器学习的信用卡客户UCI违约数据集分析与分类

简介：
本研究运用机器学习方法对UCI信用卡客户违约数据进行深入分析和分类，旨在识别影响客户还款能力的关键因素，并优化风险评估模型。 本研究旨在通过应用监督机器学习算法来识别影响信用卡违约的关键因素，并强调所用方法的数学原理。当持卡人严重拖欠信用卡付款时即发生信用卡违约现象。为了扩大市场份额，台湾的一些发卡银行过度向不合格申请人发放现金和信用卡。同时，大多数持卡人都会过度使用其信用额度进行消费，导致累积了沉重的债务负担。 研究目标是建立一个自动模型来识别关键因素，并根据客户信息及历史交易数据预测信用卡违约情况。随后将报告监督机器学习的基本概念以及构建模型所用的技术与算法的具体细节。特别地，本研究应用了逻辑回归、随机森林和支持向量机等算法进行分析。