利用逻辑回归和采样技术优化银行贷款违约预测模型

在金融服务领域，准确预测贷款违约对于风险管理和决策至关重要。机器学习模型，特别是逻辑回归模型，已被广泛用于信用评分和贷款违约预测。然而，现实世界的数据集往往存在类别不平衡的问题，即正样本（非违约）远多于负样本（违约）。在本文中，我们将探讨如何使用逻辑回归模型结合采样技术来优化银行贷款违约预测。

数据预处理

首先，我们需要对数据进行预处理，包括标准化和划分数据集。标准化是机器学习中常见的预处理步骤，它有助于提高模型性能。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('creditcard.csv')

# 数据标准化：Z标准化
scaler = StandardScaler()
data['Amount'] = scaler.fit_transform(data[['Amount']])
data = data.drop(['Time'], axis=1)  # 删除无用列

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('Class', axis=1)
y = data.Class
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

处理样本不均衡问题

类别不平衡会导致模型偏向于多数类，从而忽略少数类。为了解决这个问题，我们可以使用过采样或下采样技术。

过采样

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 过采样解决样本不均衡问题
oversampler = SMOTE(random_state=0)
os_x_train, os_y_train = oversampler.fit_resample(x_train, y_train)

下采样

# 下采样
undersampler = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_train_undersampled, y_train_undersampled = undersampler.fit_resample(X_train_scaled, y_train)

模型训练与评估

逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，适用于二分类问题。我们将使用逻辑回归模型，并尝试找到最佳的正则化参数C。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 使用过采样后的数据进行训练
x_train_w, x_test_w, y_train_w, y_test_w = train_test_split(os_x_train, os_y_train, test_size=0.2, random_state=0)

# 交叉验证选择最佳超参数C
scores = []
c_param_range = [0.1, 0.01, 1, 10, 100]
for i in c_param_range:
    lr = LogisticRegression(C=i, penalty='l2', solver='lbfgs', max_iter=1000)
    score = cross_val_score(lr, x_train_w, y_train_w, cv=8, scoring='recall')
    score_mean = sum(score) / len(score)
    scores.append(score_mean)
    print(f"C={i}, Recall: {score_mean}")

best_c = c_param_range[np.argmax(scores)]
print(f"Best C: {best_c}")

模型性能评估

最后，我们将在测试集上评估模型性能，并使用混淆矩阵和分类报告来可视化结果。

# 使用最佳超参数训练模型
lr = LogisticRegression(C=best_c, penalty='l2', solver='lbfgs', max_iter=1000)
lr.fit(x_train_w, y_train_w)

# 在测试集上评估模型
test_predicted = lr.predict(x_test_w)
print(classification_report(y_test_w, test_predicted))
cm_plot(y_test_w, test_predicted).show()

过采样运行结果

下采样运行结果

结论

通过本文的介绍，我们可以看到，逻辑回归模型结合采样技术是处理银行贷款违约预测问题的有效方法。通过处理类别不平衡问题，我们可以提高模型对少数类的识别能力，从而提高整体预测性能。这种方法不仅适用于银行贷款违约预测，也可以推广到其他类似的信用评分和风险管理场景。