29、应用机器学习：识别信用违约

应用机器学习：识别信用违约

机器学习简介

机器学习在解决传统商业问题方面越来越受欢迎，新算法不断涌现。机器学习领域主要分为监督学习和无监督学习。监督学习有目标变量，旨在尽可能准确地预测；无监督学习没有目标变量，主要从数据中获取见解。监督学习又可分为回归问题（目标变量是连续数值）和分类问题（目标变量是类别），无监督学习的一个例子是聚类，常用于客户细分。

问题设定

本次聚焦金融行业的二元分类问题，使用的数据集来自UCI机器学习库，于2005年10月在一家台湾银行收集。当时银行向客户提供信贷，部分客户积累大量债务并出现违约情况。研究目标是利用客户基本信息（如性别、年龄、教育水平）和还款历史，预测客户是否会违约。以2005年4 - 9月的还款历史预测10月是否违约，此研究可推广到预测未来一个月、一个季度等是否违约。

主要内容

本次关注的主题如下：
1. 加载数据并管理数据类型
2. 探索性数据分析
3. 将数据拆分为训练集和测试集
4. 识别和处理缺失值
5. 对分类变量进行编码
6. 拟合决策树分类器
7. 使用管道组织项目
8. 使用网格搜索和交叉验证调整超参数

加载数据并管理数据类型

本部分展示如何将CSV文件中的数据集加载到Python中，相同原则也适用于其他受pandas支持的文件格式，如Parquet、JSON、XLM、Excel和Feather。同时，介绍某些数据类型转换如何显著减少DataFrame在计算机内存中的占用空间，这在处理大型数据集时尤为重要。

操作步骤

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