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该博客分享了一个基于LightGBM的机器学习模型，用于预测用户车贷违约情况。利用53个客户相关字段，包括借款人的loan_default标志，通过训练集构建模型来预测试集中的违约风险，旨在减少贷款机构的风险。文章提供超过25万个数据点的训练和测试数据集，并包含15万条训练和3万条测试数据。完整代码和数据集链接已给出。
# 给定某机构实际业务中的相关借款人信息，包含53个与客户相关的字段，其中loan_default字段表明借款人是否会拖欠付款。任务目标是通过训练集训练模型，
# 来预测测试集中loan_defaul
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# 来预测测试集中loan_defaul
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