【源码】基于信贷预测算法的JDD信贷预测系统

项目简介

本项目基于信贷预测算法组的比赛数据，开发了一个信贷预测系统。其目标是通过分析和建模用户的行为数据，预测用户未来的信贷行为，主要运用特征工程、机器学习模型和数据处理等技术。

项目的主要特性和功能

1. 特征工程：从点击日志、购买记录、贷款记录等数据源提取和生成用户行为特征，用于后续模型训练或预测，涵盖点击、购买、贷款等行为特征。
2. 机器学习模型：采用LightGBM、CatBoost等机器学习模型进行信贷预测任务，通过堆叠集成方法提升模型性能。
3. 数据处理和清洗：处理数据中的异常值和缺失值，进行数据格式化和标准化，为模型训练提供清洁数据集。
4. 预测结果处理：对模型的预测结果进行后处理，保证预测值符合业务逻辑（如贷款总额不为负数），并提供可视化的预测结果输出。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境和必要的库，如pandas、numpy、lightgbm等，确保库版本正确。
2. 数据下载：从比赛提供的链接下载原始数据文件，包含点击日志、购买记录、贷款记录等。
3. 运行代码：按文件路径运行每个Python文件，按文件功能顺序执行，先进行数据处理和清洗，接着进行特征工程，最后进行模型训练和预测。
4. 查看结果：查看输出的预测结果文件，以及其他中间过程的输出信息（如特征重要性、模型误差等）。

注意事项

本项目涉及敏感数据（如用户信贷信息），处理和分析数据时需遵守相关法律法规和隐私政策，切勿泄露用户个人信息或未经授权使用数据。此外，本项目代码和技术仅供参考和学习，实际应用时需根据具体情况调整和优化。

下载地址

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