UCBx FinTech Module 12 Challenge：信用风险分类模型构建

该提交包含了信用风险分类报告，专注于信用风险分类问题的不平衡本质。信用风险是金融领域的一个关键问题，特别是在对等借贷服务中，对贷款人信誉的准确评估至关重要。该挑战要求学生使用不同的技术和方法来训练和评估一个能识别借款人信誉的模型，并处理数据不平衡问题。 在描述中提到的挑战任务包括将数据分为训练集和测试集，并且使用重新采样的数据来训练和预测逻辑回归模型。逻辑回归是机器学习中常用的一种分类技术，尤其适用于二分类问题。由于信用风险数据的不平衡特性，直接使用未处理的数据训练模型可能会导致模型偏向于多数类，即健康的贷款，而忽略了少数类，即风险贷款。因此，重新采样技术成为了解决这种不平衡问题的重要手段。 在处理不平衡数据时，常用的策略包括过采样少数类（例如，SMOTE技术）和欠采样多数类，或者结合使用这两种方法。过采样是通过复制少数类的样本来增加其数量，而欠采样则是减少多数类样本来达到类别平衡。重新采样策略的目的是通过平衡各类的样本数量，来提高模型对少数类的预测能力。 此外，描述中还提到使用Jupyter Notebook作为入门代码笔记本。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档，非常适合进行数据科学实验和快速原型设计。在信用风险模型训练过程中，Jupyter Notebook可以用来记录实验过程、结果分析和模型评估步骤。 最后，文件名称列表中出现的'M12_Challenge_Submission-main'表示提交的主目录或主文件夹名称。这个名称暗示了这是一个主要的提交文件夹，可能包含了多个文件和子目录，如数据集、代码文件、模型评估报告等。使用这样的命名方式有助于在项目管理时保持清晰的结构和组织。 以上就是对给定文件信息的详细解析，重点涵盖了信用风险分类报告、不平衡数据问题、逻辑回归模型、重新采样技术、Jupyter Notebook以及文件名称列表中的命名规则等知识点。"