【源码】基于XGBoost的拒绝推断模型

项目简介

本项目是基于XGBoost框架构建的拒绝推断模型，主要用于金融领域的二分类任务。通过适度贪婪调参策略下的XGBoost集成模型，展现了在处理大规模数据集时的模型训练、评估以及集成学习能力。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与预处理：借助pandas库读取和处理大规模CSV数据集，完成数据分割、特征提取和缺失值处理。
2. 模型训练：利用XGBoost库高效训练模型，通过设置目标函数、评估指标和树的最大深度等参数，优化模型性能。
3. 模型评估：计算并输出模型的关键性能指标，如AUC、准确率、召回率、F1分数和精确度，同时绘制ROC曲线和特征重要性图。
4. 集成学习：集成多个预训练的XGBoost模型，采用加权平均方式生成最终预测结果，显著提升模型预测性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保已安装pandas、xgboost、sklearn和matplotlib等库。
2. 数据准备：准备好预处理后的训练数据集和测试数据集（CSV格式）。
3. 运行训练脚本：使用不同的训练脚本（如model1.py、model2.py等）进行模型训练，并将训练好的模型保存到指定路径。
4. 运行评估脚本：使用评估脚本对训练好的模型进行评估，计算性能指标并绘制ROC曲线和特征重要性图。
5. 集成学习：使用集成学习脚本将多个预训练的模型集成，生成最终的预测结果。

注意：运行脚本前，请确保数据路径和文件存在且正确，同时已安装所有依赖库。

下载地址

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