本项目为Python实现的贷款违约预测机器学习实践，涵盖数据处理、模型构建、评估与优化。代码经测试无误，适合计算机专业学生、教师及从业者学习参考，尤其适合初学者和实战项目。
项目涉及技术包括：
1. 数据处理：Pandas库清洗和分析数据。
2. 特征工程：Numpy库进行特征选择与降维。
3. 模型构建：Scikit-learn库实现多种机器学习算法建模。
4. 模型评估：使用Matplotlib可视化模型性能。
5. 模型优化：调整超参数提升预测准确性。
项目可用作毕业设计、课程设计、作业和项目演示，具备基础者可进一步开发新功能。
