14、使用决策树甄别银行风险贷款

使用决策树甄别银行风险贷款

1. 决策树的基础与剪枝

决策树不仅能处理名义特征，在处理数值特征时，通常会测试各种分割点，将数值分为大于或小于某个阈值的两组，把数值特征转化为两级分类特征，以计算信息增益，选择信息增益最大的分割点进行切分。不过，信息增益并非构建决策树的唯一分割标准，常见的还有基尼指数、卡方统计量和增益比率。

决策树可能会无限制地生长，导致过拟合问题。为解决这一问题，有两种常见的剪枝方法：
- 预剪枝 ：在决策树达到一定决策数量或决策节点包含的数据例子较少时停止生长。这种方法避免了不必要的计算，但可能会错过一些重要的数据模式。
- 后剪枝 ：先让决策树过度生长，然后修剪叶节点，将树的规模调整到更合适的程度。这种方法通常更有效，因为在树生长之前很难确定其最佳深度。

C5.0 算法采用后剪枝策略，它会先构建一个过度拟合训练数据的大树，然后移除对分类误差影响较小的节点和分支，有时还会进行子树提升和子树替换操作。

2. 构建信用审批模型的步骤

2.1 收集数据

为构建信用审批模型，我们需要获取大量过去银行贷款的数据，包括贷款是否违约以及申请人的相关信息。可以从 UCI 机器学习数据仓库下载相关数据集，也可从指定网站下载修改后的 credit.csv 文件。该数据集包含 1000 个贷款示例，以及一系列数值和名义特征，还有一个表示贷款是否违约的类别变量。

2.2 探索和准备数据

使用 read.csv() 函数导入数据，由于数据中大部分特征为名义特征，可忽略