银行个贷违约预测算法：Python实现与数据集分析

该资源适用于计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计，旨在帮助学生和研究人员理解并实施基于迁移学习的信贷风控模型。 ### 项目背景 随着金融普惠的推广，金融机构开始服务新的客群，但对这些客群的了解不足成为了风险控制的障碍。银行需要利用现有信贷行为数据，通过迁移学习等技术来服务新场景、新客群，以此提高风险控制的效率和准确性。 ### 任务描述 本项目要求使用迁移学习技术，结合已有的信贷数据和目标业务数据，发现用户基本信息与违约行为之间的关联，并建立模型以预测新业务用户的违约行为。由于数据集中存在大量相同字段但仅有少数共同用户，这为迁移学习的应用提供了实际场景。 ### 数据描述 项目提供了两个主要数据集，分别是： - train_public.csv：个人贷款违约记录数据 - train_internet_public.csv：某网络信用贷产品违约记录数据 - test_public.csv：用于测试模型预测性能的测试数据集 这些数据集均用于构建和评估信贷风控模型。数据集的具体字段和信息通过数据集截图展示，但具体的字段信息在此摘要中未提供详细说明。 ### 评价指标 项目使用ROC曲线下面积AUC（Area Under Curve）作为评价指标。AUC值能够反映分类器在不同分类阈值下的性能，AUC值越高，表示模型的预测准确性越好。 ### 适用性 本资源适合作为学术研究、课程设计、期末大作业和毕业设计的参考资料。学生和研究人员可以通过该项目学习迁移学习在金融风控领域的应用，并通过实际操作加深理解。 ### 使用说明 下载项目压缩包后，用户可以直接使用源码进行模拟、分析和预测。若需要对项目进行进一步的开发或功能扩展，用户需具备一定的代码阅读和调试能力，并对相关技术（如机器学习、数据挖掘等）有深入的了解和研究热情。 ### 技术要求 - 编程语言：Python - 依赖库：可能包括scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib等常用的Python科学计算和数据处理库。 - 数据分析能力：需要对金融数据有一定的认识，能够理解数据背后的业务逻辑。 ### 文件内容 - 代码文件：code_20105 - 项目说明文档：详细介绍了项目的背景、任务描述、数据描述、评价指标、使用方法等。 - 数据集文件：包含了训练数据集和测试数据集。 ### 结语 该资源的发布旨在为相关专业的学生和研究者提供一个实际项目参考，帮助他们更好地理解和应用迁移学习算法，并对金融领域的风控模型构建有更深入的认识。通过分析和实践本项目，可以显著提升数据处理和模型构建的能力。