机器学习项目-基于机器学习的银行信用贷款风险研究

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机器学习项目，基于机器学习的银行信用贷款风险研究。本项目使用两次聚类分析和建立随机森林模型对信贷客户风险进行分析。核心步骤包括数据收集与预处理，数据探索，数据可视化分析，聚类分析， 模型构建，模型训练，模型评估，模型预测。数据集中共有1000条数据，论文中包含对代码和生成图像的详细解释，不用担心看不懂，代码运行。
项目内容:论文（11500字）(42页)+数据集+代码（ipynb）


数据集说明
银行贷款不仅能够为客户解燃眉之急，同时还可以为银行创造收益，所以从双方的角度来讲，良好的信贷关系会带来双赢的结果，但在很多情况下，由于客户逾期还款，给银行造成了不小的经济损失，同时也损害了银行的信用，所以在建立贷款关系之前，对客户进行有效的信贷风险评估工作十分重要。本数据集来自一家德国银行条数据。在数据集中，每条记录代表了一个接受银行信贷的客户。根据属集，叫以将信贷客户们分类为高风险群体或低风险群体。“




基于机器学习的银行信用贷款风险研究 (85 Bytes, 需要: RMB 18 元)

2025-10-13 15:46:02 上传

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关键词：机器学习 银行信用 信用贷款 学习的 可视化分析