用户逾期行为预测：探索线性回归、XGBoost+LR和GBDT+LR模型

用户逾期行为预测是金融领域中一项重要的任务，它旨在根据用户的历史数据和特征来预测其未来是否会发生逾期行为。在本文中，我们将介绍三种常用的机器学习模型：线性回归、XGBoost+LR和GBDT+LR，并使用Python代码实现这些模型。

数据集介绍

首先，我们需要准备一个包含用户历史数据和标签的数据集。数据集应包含一系列特征，例如用户的年龄、性别、收入水平、信用评分等，以及一个二进制标签，表示用户是否发生过逾期行为（1代表逾期，0代表未逾期）。为了方便演示，我们创建一个简化的示例数据集：

import pandas as pd

data = {
   
   
    '年龄': [25, 30,