"银行客户信用风险评估综合练习" - 全面代码调试及数据输出展示

该项目是关于银行客户信用风险评估的综合练习，要求补全并调试每一部分的代码，并在代码后面附上输出结果的截图。具体要求如下： 4.5-4.10部分是关于特征分布的处理，做法相同，是第一次练习； 4.11-4.14部分是对连续型数据特征分布的处理，做法相同，也是第一次练习； 4.15-4.36部分是关于离散型数据和连续型数据的缺失值处理，是第二次练习； 4.37-4.38部分是关于数字编码和One-Hot编码的处理，也是第二次练习； 5.1-5.7部分是新增评估指标计算，是第三次练习； 6.1-6.12部分是关于风控模型逻辑回归和随机森林的处理，逻辑回归是第三次练习，随机森林是第四次练习； 7.1-7.10部分是关于风险评估模型效果评估方法的处理，是第四次练习。 数据集描述中从data.csv文件中读取客户数据，并进行了格式转换的操作。整个项目涉及到数据处理、特征分布、缺失值处理、编码和建模以及模型效果评估等多个方面，是一个非常全面的练习项目。 该练习项目的目的在于帮助学习者掌握银行客户信用风险评估的全流程操作，包括数据处理的各个环节以及不同模型的建立和评估。通过这一练习项目，学习者可以提升对数据处理和风险评估模型建立的实际能力，更好地应用于实际工作中。 在整个练习项目中，学习者需要运用Python编程语言和相关的数据处理和建模库，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，对数据进行各种处理并建立相应的模型。完成后，需要对每个部分的代码进行调试，并将输出结果进行截图展示。 通过这样的练习项目，学习者可以加深对实际数据处理和建模过程的理解，提高实际操作能力，为将来的工作做好准备。同时，也可以帮助学习者检验自己的学习成果，发现存在的问题并进行及时纠正，提高学习效率和水平。 总的来说，该练习项目是一次全面的银行客户信用风险评估实战练习，对学习者的能力提升和知识应用具有重要意义。