贷款违约行为预测代码
时间: 2024-10-14 20:16:19 浏览: 3
贷款违约行为预测通常涉及信用风险评估,是一种机器学习和数据分析的应用场景。预测代码的基本步骤可能会包括以下几个部分:
1. **数据收集**:获取借款人的个人信息(如年龄、收入、职业)、历史还款记录、贷款金额、利率等作为特征。
2. **数据预处理**:清洗数据,处理缺失值、异常值,将分类变量转换为数值,归一化或标准化数值型特征。
3. **特征工程**:通过统计分析、特征选择或创建新的特征来增强模型的预测能力。
4. **模型选择**:可以选择常用的模型,如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机或更复杂的算法如神经网络和梯度提升机。
5. **训练模型**:使用训练集对模型进行训练,调整模型参数以优化性能,比如交叉验证可以帮助防止过拟合。
6. **模型评估**:使用测试集评估模型的表现,常见的评价指标有准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线。
7. **模型应用**:将训练好的模型部署到实际环境中,用于预测新申请者的违约概率。
下面是一个简化版的Python代码示例,使用scikit-learn库的逻辑回归模型:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
data = pd.read_csv('loan_data.csv')
# 分割特征和目标变量
X = data.drop('default', axis=1)
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)
# 创建模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```