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基于机器学习的贷中风险预测模型python源码+项目说明+答辩PPT.zip 【项目介绍】 题目中的贷中客户分为三种情况:普通贷款,授信,贷中再申请贷款。这是一个贷中风险控制的评分卡建模过程(二分类问题),数据分为五张表,由cust_id进行关联,但并不是每个客户都存在五张表,例如贷款中客户授信信息表,贷中客户申请表,贷中客户申请的缺失值考虑直接补0,授信这种缺失值有其实际意义,考虑进行分箱。 由于该二分类中存在类不平衡问题,我们考虑建立以XGBoost、LightGBM、CatBoost为第一层基模型,逻辑回归为第二模型的Stacking融合模型,为此期待达到更高的模型效果。 核心技术 数据预处理,决策树分箱,XGBoost、LightGBM、CatBoost算法,模型融合Stacking 【方案步骤】 数据探索性分析 数据清洗(数据预处理) 特征工程 模型训练 使用LightGBM模型进行训练,拥有l更快的训练效率,更高的准确率和更低的内存使用。 模型验证 调参 贝叶斯调参 针对时间复杂度的问题,通过len(lgb.cv(params)[‘auc-mean’]))获得最好迭代步数
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