个贷违约预测项目：三大机器学习模型源码解析

资源摘要信息:"本资源为机器学习课程的大作业项目，主题是关于个人贷款违约预测。项目源码文件名包含了'个贷违约预测'，表示这个项目专注于通过机器学习技术来预测个人贷款是否会违约。项目中使用的评估指标是ROC曲线下面积（Area Under Curve, AUC），这是一种广泛应用于分类任务效果评估的方法。AUC值能够提供模型预测性能的单一数值指标，其中值越大表示预测准确性越高。这个项目还涉及到了聚类分析的一个子领域——描述性聚类，更具体地说，项目使用的是软聚类方法。 项目中实现并评估了三种不同的机器学习模型： 1. 多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）模型：这是一种前馈神经网络，通常由至少三层神经元组成，其中包括输入层、隐藏层（一个或多个）和输出层。MLP通过隐藏层对输入进行非线性变换，能够学习输入和输出之间的复杂关系，适合处理复杂的模式识别问题。 2. 决策树模型：特别是这里提到的概率树，它是一种树形结构的算法，用于分类和回归。概率树通过递归地选择最优特征并将数据分割成不同的子集来建立模型。不同于传统的决策树，概率树可能以概率形式输出结果，更适合处理不确定性。 3. 自定义模型（距离-概率转换方法）：这可能指一个根据特定的业务需求或数据特性所开发的模型，其中可能结合了距离度量（例如欧氏距离或曼哈顿距离）和概率计算来转换数据特征，并以此作为模型的输入。距离-概率转换可能涉及对数据的分布、密度或其他概率特性进行计算和分析，以得出预测结果。 文件名称列表中提到的“新建文件夹”可能是存放源代码的目录，而“involution2overfit-master”可能是项目中的一个子模块或相关依赖文件夹。文件夹名称暗示该子模块可能涉及到复杂的网络结构（如involution）和过拟合问题（overfitting），表明项目中可能还包含对于模型复杂度控制和泛化能力提升的研究。 综合以上信息，本项目是一个综合应用机器学习技术，特别是分类算法，来解决实际金融领域问题的案例。通过对比不同模型的性能（尤其是AUC指标），项目旨在提供一个可靠、准确的个人贷款违约预测工具，这对银行和金融机构来说具有实际应用价值。 在标签方面，项目涉及人工智能、机器学习等领域，是一个理论与实践相结合的课程大作业，也反映了一个学生在学习过程中对于课程知识的掌握和应用能力。"