在R语言中,如何应用Logistic回归模型进行信用卡违约概率的预测和分析?请结合实例详细说明。
时间: 2024-11-11 15:27:38 浏览: 88
Logistic回归模型是信用评分和风险评估中常用的统计技术。在R语言中,我们可以通过一系列步骤实现信用卡违约概率的预测和分析。首先,我们需要准备一个包含历史信用卡交易数据的数据集,该数据集应包括影响信用评分的各种特征,如客户的收入水平、信用历史、交易频率、账户年龄等。接着,我们需要将这些数据集分为训练集和测试集,以便构建和验证模型。
参考资源链接:[逻辑回归模型在数据挖掘中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/5ex99ip4ed?spm=1055.2569.3001.10343)
在R语言中,我们使用`glm()`函数来拟合逻辑回归模型。`glm()`函数中的`family`参数需要设置为`binomial`,以指定模型为逻辑回归。例如:
```r
credit_data <- read.csv(
参考资源链接:[逻辑回归模型在数据挖掘中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/5ex99ip4ed?spm=1055.2569.3001.10343)
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