运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析_第1页
运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析_第2页
运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析本文将以教材第六章末尾的“银行贷款违约预测”案例为例，通过监督学习的相关知识进行详细分析并给出参考内容。

1.问题描述

本案例的问题是通过客户个人信息和贷款情况等数据，预测该客户是否会违约。该问题是一个二分类问题，即将客户分为违约和不违约两类。

2.数据准备

收集数据是完成监督学习的第一步。本案例的数据来自莫斯科一家银行，包含客户的个人信息，信用卡和贷款情况等。数据经过清洗和预处理后，得到了训练集和测试集，其中训练集包含了大约10000个样本，测试集包含了大约4000个样本。

训练集中的每条数据都包含以下特征：

-年龄

-教育程度

-婚姻状况

-欠款总额

-收入

-信用卡额度

-欠款至今的天数

-欠款是否逾期

-本次贷款金额

此外，训练集还包含了每个客户的标签，即是否违约。标签为0表示不违约，为1表示违约。

3.算法选择

本案例采用了逻辑回归算法进行建模。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。它可以拟合出一个最优的函数，根据输入的特征值计算出一个概率值，用于判定该样本属于哪个类别。

4.特征工程

在模型建立之前，需要对数据进行特征选择和特征处理。本案例采用了标准化方法来将不同的特征值调整到同一量级上，以避免数据的尺度产生的误差。同时，还采用了PCA和LDA等特征选择方法进行了降维处理，以便更好地提取出数据的重要特征。

5.模型训练

使用训练集进行逻辑回归模型的训练，并通过交叉验证方法来进行模型的调整和评估。

6.模型评估

通过测试集来评估模型的性能，可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等多种指标来评估模型。本案例中，采用了F1值来评估模型的性能，F1值是准确率和召回率的加权平均值。

7.模型优化

模型评估结果表明，该模型的F1值较低。为了提高模型的性能，可以采用以下方法进行优化：

-调整模型参数，如正则化系数和学习率等。

-调整特征选择方法，选择更为重要的特征。

-增加数据样本量。

8.结论

本案例使用逻辑回归算法预测银行客户违约情况，得到了一定的预测性能。但是，模型的F1值仍然

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 中学教育

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论