数据结构
网络
关系型数据库管理系统
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法律研究使用 Python 中的机器学习模型预测贷款资格
预测贷款资格是银行和金融行业中至关重要的部分。金融机构，尤其是银行，使用它来确定是否批准贷款申请。需要考虑许多变量，包括申请人的收入、信用历史、贷款金额、教育和就业情况。
在这篇文章中，我们将演示如何使用 Python 及其机器学习模块来预测贷款资格。我们将介绍一些机器学习模型，回顾它们的基本概念，并展示如何使用它们来生成预测。
步骤 1：理解问题
这里的目标是预测贷款是否会被批准。因此，我们需要将此分类问题划分为两个类别：贷款批准和贷款未批准。
步骤 2：数据准备
我们将从一个开源存储库中访问的数据集中包含几个标准，包括申请人的性别、婚姻状况、教育、受抚养人数量、收入、贷款金额、信用历史等。
import pandas as pd
# Load the dataset
data = pd.read_csv('loan_data.csv')
# Display the first 5 rows of the dataframe
print(data.head())
然后对数据进行清理、处理缺失值、转换为数值变量，并将其划分为特征 (X) 和目标 (y) 数据集。
步骤 3：实施机器学习模型
在这一步中，我们将使用逻辑回归、决策树和随机森林机器学习模型。
示例 1：逻辑回归
逻辑回归是一种用于二元分类问题的统计方法。它使用逻辑函数来建模特定类别或事件的概率。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Split the data into training set and test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
示例 2：决策树
决策树类似于流程图，其中内部节点表示特征（或属性），分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Create a Decision Tree model
model = DecisionTreeClassifier()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
示例 3：随机森林
随机森林是一种分类技术，在训练阶段构建多棵决策树，并输出与各个树的模式分类相对应的类别。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Create a Random Forest model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
步骤 4：评估模型
在本例中，准确率作为我们的评估指标。如下所示，它是准确预测与所有输入样本的比例。但是，根据问题的背景，也可以使用其他指标，例如精确率、召回率和 F1 分数。
结论
贷款资格预测是银行和金融行业中一个常见的用例。在本文中，我们研究了如何使用 Python 和机器学习模型来预测贷款资格。我们实践了逻辑回归、决策树和随机森林模型，并评估了它们的性能。
请记住，分析数据并选择合适的模型和评估指标是构建强大的机器学习模型的关键。继续探索更多模型和方法以改进预测。
更新于： 2023年7月18日
837 次查看
广告