14、贷款违约概率预测的机器学习模型构建

贷款违约概率预测的机器学习模型构建

1. 贷款违约预测背景

在金融行业中，贷款业务至关重要。贷款机构向借款人提供资金，期望借款人连本带息偿还贷款，只有借款人还清贷款，贷款机构才能获利。因此，贷款行业面临两个关键问题：
- 借款人的风险有多高？
- 考虑借款人的风险，是否应该向其放贷？

机器学习在贷款违约预测方面具有很大优势，算法可以通过数百万消费者数据进行训练，自动完成数据匹配、异常识别以及判断申请人是否符合贷款条件等任务，还能评估潜在趋势，持续分析可能影响未来贷款和承保风险的因素。本案例旨在构建一个机器学习模型，预测贷款违约的概率。

2. 问题定义

在本案例的分类框架中，预测变量是“冲销（charge - off）”，即借款人数月未还款后，债权人放弃追讨的债务。冲销时预测变量取值为 1，否则为 0。

我们将分析来自 Lending Club（美国的一家 P2P 借贷公司）2007 年至 2017 年第三季度的贷款数据，该数据集可在 Kaggle 上获取。数据集包含超过 887,000 条观测记录，有 150 个变量，涵盖了该时间段内所有贷款的完整数据，特征包括收入、年龄、信用评分、住房所有权、借款人所在地、催收情况等。我们将对这 150 个预测变量进行特征选择。

3. 开始：加载数据和 Python 包

• 加载 Python 包 ：加载标准的 Python 包，具体细节可参考相关 Jupyter 笔记本。
• 加载数据 ：使用以下代码加载 2007 年至 2017