实战五：基于逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost、XGBoost等算法预测用户信用评分 代码+数据（非常详细可作为毕设）

最新推荐文章于 2024-04-16 09:39:40 发布
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分类专栏： 机器学习实战 文章标签： 逻辑回归 支持向量机 AdaBoost 用户信用评分 XGBoost
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本案例详细介绍了如何使用逻辑回归、支持向量机、AdaBoost和XGBoost等算法预测用户信用评分。通过对Kaggle数据集的预处理、特征工程和模型构建，生成信用评分卡，评估模型并进行优化。数据预处理包括处理缺失值和异常值，特征工程涉及分箱、WOE编码和IV值选择。模型评估使用了ROC曲线和AUC值，最后生成了评分卡。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.案例概述

  • 任务描述：信用评分卡模型在信用风险评估及金融风控领域得到广泛的应用，是一种以分数的形式来对用户进行评估的方法，通常评分越高代表用户的信用越好，从而风险也就越小。常见的信用评分卡有：A卡（申请评分卡）、B卡（行为评分卡）、C卡（催收评分卡）等，三者分别侧重贷前、贷中、贷后三个阶段，具体含义如引用所示。本案例选用的数据集主要涉及借款人的行为评级，因此任务是建立行为评分卡模型，该评分卡可以根据借款人在借贷之后的行为表现，预测其未来违约的概率。

  • 数据集:本案例所用数据来自Kaggle平台的 Give Me Some Credit比赛，该赛事提供了15万条用户样本，每条样本包含12列属性，分别从还款率、额度使用率、历史逾期特征、借款人信息等不同维度出发对用户进行刻画，数据集可以从https://download.youkuaiyun.com/download/qq_38735017/87065263下载。该赛题原本的任务是根据用户的行为特征等预测用户在未来出

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使用Python进行逻辑回归建立评分卡的完整示例代码，包括数据预处理、分箱、特征工程、共线性剔除、模型评估和信用评分规则制定的过程
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