使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等算法进行用户信用评分预测

信用评分是金融领域中重要的任务之一，它用于评估个人或企业的信用风险，帮助金融机构做出信贷决策。在这篇文章中，我们将介绍如何使用支持向量机（SVM）等算法来预测用户的信用评分，并提供相应的源代码和数据。

首先，让我们来了解一下支持向量机（SVM）算法。SVM是一种监督学习算法，用于二分类和多分类问题。它基于统计学习理论中的结构风险最小化原则，通过构建一个最优的超平面来实现分类任务。在信用评分预测中，我们可以将好坏用户作为两个类别，使用SVM算法来构建一个模型，根据输入特征来预测用户的信用评分。

接下来，我们将使用Python编程语言和scikit-learn库来实现SVM算法。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from