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。
5星
