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    Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告

    摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗,得到dataset_new。再将dataset_new中属性分为基本信息、贷款行为/意愿信息和征信信息三类,并逐一进行分析。在对基本信息的分析中得出,在贷款未结清者中,青年群体、中等教育程度群体、中等和高收入群体的频数较高,同时已婚、受薪雇员占比高于未婚、个体经营者。在对贷款意愿与行为的信息分析中得出,贷款意愿与行为的变化与是否能够在规定时间内结清贷款相关性较低。在对征信信息的分析中可以得出,征信信息中的正指标与负指标与是否能按期结清贷款有较为显著的正相关与负相关关系。最后再利用机器学习算法训练预测是否能够按期结清贷款的模型,测试结果准确度较高。

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