银行使用信用分析模型案例代码决策树及决策森林

以下是一个使用决策树和决策森林进行信用分析的案例代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理
data = data.dropna()
features = data[['income','age','loan']]
target = data['default']

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用决策树进行建模
dt_model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
dt_model.fit(X_train, y_train)
dt_pred = dt_model.predict(X_test)
dt_accuracy = accuracy_score(y_test, dt_pred)

# 使用决策森林进行建模
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=3)
rf_model.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(X_test)
rf_accuracy = accuracy_score(y_test, rf_pred)

# 打印结果
print('决策树准确率：', dt_accuracy)
print('决策森林准确率：', rf_accuracy)

这段代码使用了决策树和决策森林两种算法来进行信用分析，其中：

- 决策树模型使用`DecisionTreeClassifier`类进行建模，并将最大深度设置为3；
- 决策森林模型使用`RandomForestClassifier`类进行建模，并将树的数量设置为100，最大深度设置为3；
- 使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集；
- 使用`accuracy_score`函数计算模型的准确率，并将结果打印输出。

注意：这段代码中的数据集`credit_data.csv`需要根据实际情况进行替换。