# Predicting-future-customer-credit-risk-based-on-machine-learning-algorithm
利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型,并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术;通过相关性分析进行特征选择;建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型,并通过网格搜索法确定最优参数;利用准确率、KS值、ROC曲线、AUC值以及lift曲线进行模型评估。
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基于python对3000个数据利用机器学习算法建立模型并预测未来客户信用风险(源码).zip (8个子文件)
project_code_0628
GBDT.py 2KB
RandomForest.py 3KB
Logistic.py 2KB
SVM.py 2KB
KS.py 2KB
DecisionTree.py 3KB
EDA.py 669B
README.md 513B
共 8 条
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