违约概率python

违约概率（Probability of Default，简称PD）是金融领域中一个重要的概念，通常用于衡量借款人或债务人在未来一段时间内未能履行其财务义务的可能性。在信用评分、贷款审批和风险管理工作等领域有广泛应用。在Python中，可以利用各种统计和机器学习模型来预测违约概率，常见的方法有逻辑回归、随机森林、梯度提升机等。

逻辑回归是一种常用的二分类算法，它通过模型估计出概率值来表示事件发生的可能性。在违约概率预测中，逻辑回归可以用来估计借款人在未来一定期限内违约的概率。使用Python中的`sklearn`库，可以很方便地实现逻辑回归模型并进行违约概率的预测。

下面是一个简化的例子，展示了如何使用Python的`sklearn`库来构建逻辑回归模型进行违约概率预测：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设df是一个Pandas DataFrame，包含了相关的特征和标签（1表示违约，0表示未违约）
X = df.drop('default', axis=1)  # 特征变量
y = df['default']  # 标签变量

# 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)

# 创建逻辑回归模型实例
log_reg = LogisticRegression()

# 训练模型
log_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测违约概率
y_pred_proba = log_reg.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算AUC分数，评估模型性能
auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
print('AUC得分：', auc_score)

通过上述代码，我们可以训练一个逻辑回归模型来预测违约概率，并通过AUC分数来评估模型的预测能力。在实际应用中，还需要进行特征选择、模型调优等步骤，并考虑模型的解释性和业务要求。