基于逻辑回归预测贷款违约

                            基于逻辑回归预测贷款违约

                                                                            摘要

金融机构审批贷款时会收集客户个人信息，包括年龄、收入、学历、职业、家庭情况、借贷历史等信息，在对各项信息综合考虑的基础上决定是否审批贷款。过去该项工作主要依靠人工审核，随着人工智能技术的发展，数据分析和机器学习成为金融风控领域的重要工具。本文利用数据竞赛平台Kaggle提供的贷款历史数据，对数据进行预处理后，使用python构建逻辑回归模型，利用模型预测贷款人的违约情况。

关键词：数据分析，逻辑回归，预测

本文尝试使用python构建模型，利用模型预测贷款人的违约情况。通过贷款数据（如用户个人信息、贷款状态等）来训练模型，通过模型分析贷款人的偿还能力，预测贷款申请人是否会发生违约。因为已知贷款状态是否违约以及各特征变量的值，判定贷款申请人会不会违约是一个二分类问题，是一个监督学习的场景，可以通过分类算法来处理。<