如何应用Sklearn库开发信用风险评估模型,并采用逻辑回归和SVM算法进行信贷违约预测?
时间: 2024-12-03 18:46:21 浏览: 80
为了使您更好地理解和应用信用风险评估模型,以下是一个使用Sklearn库来实现基于逻辑回归和SVM算法的信用风险评估模型的详细步骤和代码示例。这将指导您从数据准备到模型评估的完整流程。
参考资源链接:[机器学习信用风险评估:逻辑回归与向量机模型应用](https://wenku.csdn.net/doc/5upy209h9m?spm=1055.2569.3001.10343)
首先,确保安装了必要的Python库,特别是Sklearn库,它是进行机器学习的关键。接下来,您需要准备信用风险数据集,该数据集应当包含信贷申请者的特征以及他们是否违约的标签。
第一步是数据预处理。这包括处理缺失值、进行特征选择、标准化或归一化数据以适应模型需求。接下来,将数据集分为训练集和测试集。
在数据预处理完成后,您可以使用Sklearn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归模型,并用SVC类或LinearSVC类来实现支持向量机模型。以下是一些基础的代码片段来说明如何构建这些模型:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score
# 假设 X 是特征矩阵,y 是标签向量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)
# 支持向量机模型
svm = SVC(kernel='linear') # 或使用 LinearSVC
svm.fit(X_train, y_train)
# 模型预测和评估
y_pred_logreg = logreg.predict(X_test)
y_pred_svm = svm.predict(X_test)
print(
参考资源链接:[机器学习信用风险评估:逻辑回归与向量机模型应用](https://wenku.csdn.net/doc/5upy209h9m?spm=1055.2569.3001.10343)
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