数据挖掘实战银行违约案例代码

数据挖掘在银行违约预测案例中是一个广泛应用的领域。它通常涉及收集客户的财务信息、信用历史、贷款条款等特征，通过机器学习算法如逻辑回归、随机森林、支持向量机或深度学习模型来预测个体是否有可能发生违约。

以下是一个简单的Python代码示例，使用Scikit-Learn库来进行银行违约数据挖掘，这里以逻辑回归为例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 加载数据集，假设数据存储在CSV文件中
data = pd.read_csv('bank_default.csv')

# 特征工程（选择或转换特征）
X = data.drop('default', axis=1) # 假设'default'列是目标变量
y = data['default']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据预处理，标准化数值特征
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy}")
print("Confusion Matrix:\n", conf_mat)