Python基于机器学习实现的用户逾期行为预测源码+数据集

# 用户逾期行为预测 #### 介绍 基于用户的基本信息与资产特征，通过机器学习算法训练模型，对相同的客户进行逾期行为预测。 #### 建模步骤 1. 数据探索（EDA） 2. 特征工程 3. 对抗验证 4. 构建模型与验证模型 5. 模型调参 #### 数据探索（EDA） #### GBDT+LR结合提升模型效果 #### XGB+LR结合提升模型效果 #### 参与贡献 1. 梁开孟 东莞银行总行直销银行事业部 模型管理岗 研究方向： 机器学习、数据挖掘与数据分析，擅长常规机器学习算法和集成机器学习算法、深度学习算法、文本分类算法和基本的图像识别，精通Python、SQL、HQL，熟悉Hadoop、Spark、Java、SPSS。