Python实现贷款逾期预测课程项目源码与数据集

资源摘要信息: "本项目是一个基于Python实现的贷款用户逾期预测的数据挖掘大作业。通过该作业，用户可以学习到如何使用Python进行数据挖掘，并且能够了解和掌握贷款用户逾期预测的具体实现方法。项目包含了完整的源代码和数据集，且已经过本地测试，保证了功能的稳定性。此外，用户还可以在此基础上进行二次开发，扩展或修改代码，创造出属于自己的应用。 项目特点如下： 1. 适用于计算机相关专业的在校学生、专业教师，以及企业员工和编程初学者，尤其适合用于课程大作业、课设、毕业设计、期末大作业等。 2. 项目包含两个主要文件：一个为数据集文件（data.csv），另一个为Jupyter Notebook格式的源码文件（Task01_金融数据-预测贷款用户是否会逾期.ipynb）。 3. 代码通过了严格的本地测试，保证了功能的稳定性，用户可以直接下载并运行，遇到问题可以私信博主进行反馈和沟通。 项目的核心内容是贷款用户逾期预测，即利用机器学习技术分析历史贷款数据，预测用户未来的还款行为是否会出现逾期。在实现这一目标的过程中，用户将学习到以下几个关键知识点： - 数据预处理：包括数据清洗、数据格式化、处理缺失值和异常值等，是数据分析和挖掘的基础步骤。 - 数据探索分析：通过对数据集进行统计分析和可视化，帮助用户理解数据特征，为后续的建模提供依据。 - 特征工程：选择合适的特征进行建模，可能包括特征构造、特征选择、特征转换等操作，以提高模型的预测性能。 - 模型选择与训练：根据问题的性质选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树等，进行模型训练。 - 模型评估：通过交叉验证、AUC值、准确率、召回率、F1分数等评估指标，对模型的预测性能进行评估。 - 模型优化：基于评估结果，对模型参数进行调整和优化，以获得更好的预测效果。 - 结果呈现：使用图表和报告的方式展示模型预测结果和分析过程，以便于最终用户理解。 数据集文件（data.csv）是进行数据分析和模型训练的基础，包含了贷款用户的各项特征，例如借款金额、借款期限、历史逾期记录、信用评分等，以及用户是否逾期还款的标签。 Jupyter Notebook格式的源码文件（Task01_金融数据-预测贷款用户是否会逾期.ipynb）则详细记录了整个数据分析和模型构建的过程。用户可以直接在Jupyter Notebook环境中运行代码，以交互式的方式查看每一步的输出结果，并可根据自身需求对代码进行调整和改进。 综合来看，这个项目是一个非常好的学习资源，不仅包含了丰富的数据挖掘和机器学习的知识点，还提供了实际可用的代码和数据集，适合在多个学习和工作场景中使用。"