信用卡违约预测模型：机器学习方法比较
项目概述
本项目开发一个信用卡违约预测模型，利用用户的信用和借贷信息来预测未来违约的可能性。该模型帮助贷款机构做出明智的决策，并为借款人提供有关其财务状况的见解。
方法
该模型采用机器学习技术，包括逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和 XGBoost（XGB）。模型经过以下步骤构建：
- 数据探索：探索性数据分析（EDA），包括数据平衡性、特征分布和相关性分析。
- 特征工程：处理异常值、缺失数据和共线性。
- 模型训练和评估：使用交叉验证对模型进行训练和评估，并根据 ROC AUC 选择最佳模型。
结果
在训练集上的交叉验证中，XGB 模型取得了最佳性能，AUC 得分为 0.8655。重要的预测变量包括“可用信贷额度比例”、“年龄”和“负债率”。
结论
该模型提供了一种可靠的方法来预测信用卡违约。通过利用用户的信用信息和借贷历史，贷款机构可以识别高风险借款人，并采取措施降低违约风险。
文件大小：5.11MB
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