python求解公司违约距离

Python求解公司违约距离可以通过使用机器学习算法来实现。具体步骤如下：

1. 数据准备：收集公司违约相关的数据，包括公司的财务指标、行业数据、市场数据等。确保数据的质量和完整性。

2. 特征工程：对数据进行预处理和特征提取，包括缺失值处理、异常值处理、特征选择等。可以使用Python中的pandas和numpy库来进行数据处理。

3. 模型选择：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的机器学习模型。常用的模型包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。可以使用Python中的scikit-learn库来实现这些模型。

4. 模型训练：将数据划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练。可以使用Python中的scikit-learn库提供的fit函数来进行模型训练。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。可以使用Python中的scikit-learn库提供的score函数来进行模型评估。

6. 模型应用：使用训练好的模型对新的数据进行预测，得到公司违约距离的预测结果。