qq_62231627的博客

本文将介绍如何构建一个用户违约风险预测模型，从数据治理到模型优化的完整流程。我们将使用 Python 和常用的数据科学库如 Pandas、Scikit-learn 来实现这一过程。我们需要处理数据中的缺失值。对于数值列，我们使用均值填充；对于非数值列，我们使用前向填充和后向填充。首先，我们读取 credit.csv 文件，并查看数据的基本信息。将性别用 0 和 1 替换，并对省份列进行 One-Hot 编码。以下是使用线性回归来预测用户的信用额度的示例代码。使用 Z-score 方法处理数值列中的异常值。