【源码】基于机器学习的信贷风险评估系统项目

项目简介

本项目旨在借助机器学习算法对个人信贷风险进行评估，助力金融机构优化信贷决策。项目运用了一系列数据处理和机器学习技术，涵盖数据预处理、特征工程以及逻辑回归、SVM、LightGBM和XGBoost等算法，以有效划分信贷违约风险。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：清洗和整理原始数据，处理缺失值与异常值，进行标签编码和归一化。
2. 特征工程：依据业务需求和数据特征，创建新特征或选择关键特征，提升模型预测性能。
3. 模型训练：采用多种机器学习算法（逻辑回归、SVM、LightGBM和XGBoost等）开展模型训练。
4. 模型评估：使用测试集评估模型，计算准确度、精确度、召回率和AUC值等指标，绘制ROC曲线。
5. 预测结果输出：以可视化形式呈现预测结果，辅助金融机构做出信贷决策。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x，并安装pandas、numpy、scikit-learn、lightgbm、xgboost等依赖库。
2. 数据准备：从Kaggle下载数据集，放置在项目的data目录下。
3. 数据预处理：运行data_preprocessing.py脚本，清洗和预处理数据。
4. 特征工程：运行feature_engineering.py脚本，生成新特征或选择关键特征。
5. 模型训练：运行model_training.py脚本，选择合适算法进行模型训练。
6. 模型评估：运行model_evaluation.py脚本，评估训练好的模型并查看结果。
7. 预测结果输出：运行prediction_output.py脚本，生成并查看预测结果的可视化报告。

下载地址

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