R语言在信用卡违约预测中的应用研究

文章以台湾某银行的客户信用卡支付数据为研究对象，采用数据挖掘技术来预测客户违约的可能性。文章从风险管理和分类预测的角度，强调了准确预测违约概率的重要性，这可以帮助银行对客户进行信用分类，区分出可信和不可信的客户群体。 文章首先对数据集进行了预处理，包括数据清洗和格式调整，然后将数据集拆分为训练集和测试集，分别包含2000条和1000条数据。每个客户的信息包含了23个自变量，这些变量之间存在一定的相关性，因此需要进行适当的调整来优化模型。在调整相关性之后，文章采用了5种不同的数据挖掘方法进行建模，这些方法包括K近邻（KNN）算法、分类树、随机森林、Logistic回归以及神经网络。 在这些方法中，神经网络表现出了最高的预测准确率，达到了83.3%；其次是分类树（准确率为81.8%）和随机森林（准确率为80.1%）。Logistic回归方法的预测准确率为78.3%，而KNN方法的具体预测准确率未在描述中提及。通过比较这些方法的效果，文章得出了神经网络在违约概率预测方面性能最佳的结论。 文章的研究表明，采用先进的数据挖掘技术，特别是神经网络模型，可以有效地提高信用卡违约预测的准确性，从而为银行的风险管理提供有力的支持。这一研究对于理解和运用R语言在实际业务中的数据挖掘能力具有重要的参考价值。 根据提供的标签信息，本研究还重点介绍了R语言在统计分析和数据挖掘中的应用，尤其是神经网络、分类树等算法的使用。此外，文章还可能涉及到了模型的选择、评估和优化等方面的内容，但具体内容未在描述中详细展开。 至于压缩包文件的文件名称列表，由于只提供了一个文件名"880442.docx"，无法得知更多关于文件内容的信息。可以推测这个文件名可能与本文档的研究主题相关，但需要打开并查看文件才能确认。"