利用逻辑回归模型预测贷款违约行为

最新推荐文章于 2024-04-04 16:04:31 发布

cnn-jxx

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分类专栏：机器学习课程笔记文章标签：逻辑回归算法机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdnjxx/article/details/137264272

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本文介绍了如何使用逻辑回归模型对贷款违约进行预测，通过银行贷款数据中的个人信息、财务状况等特征进行训练，并通过特征选择优化模型。实验结果显示，模型具有81.43%的预测准确率，展示了贷款违约预测在现代金融机构风险管理中的应用。

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贷款违约预测是现代金融机构信用风险管理的基础。金融机构审批贷款时会收集客户的个人信息，包括年龄、收入、学历、职业、家庭情况和借贷历史等，在对各项信息综合考虑的基础上决定是否审批贷款。为了避免贷款违约，金融机构在对借款人发放贷款的时候必须对借款人的信用程度进行评估打分，预测贷款违约的概率，并做出是否发放贷款的判断。

本案例利用逻辑回归模型预测贷款人是否会发生违约行为。通过贷款数据（包括个人信息、财务状况和贷款状态等）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。

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# coding = utf-8
# 导入必要的库
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimSun']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

# 读取数据集
def get_data(path):
    bank_data = pandas.read_csv(path)
    x = bank_data.iloc[0:700, :8]
    y = bank_data.iloc[0:700, 8

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