信用风险预测采用Logit模型
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线性回归是统计学中最基本的核心模型之一，在实际应用中广泛应用于分析数值型因变
量与一个或多个自变
量之间的线性关系。
尤其当自变
量或因变
量涉及分类数据时，
就不适用于直接应用该方
法。
此时建议引入虚拟编码机制，
并评估是否更适合采用分类分析方法。
本文将阐述二元选择模型的理论框架。其中被解释变量属于分类型变量，在本研究中其取值范围限定在0和1之间。
该研究采用了《R数据分析：方法与案例详解》中的相关理论基础，并通过logit模型估计客户违约概率来实现信用风险评估的任务。具体而言，该研究主要包含以下五个步骤：首先进行数据预处理；其次进行变量筛选；然后构建logit模型；接着对模型结果进行评估；最后对模型参数进行调优。
数据预处理工作案例数据库源自台湾地区某大型商业银行信用卡部。该数据库包含16,000条记录以及29个字段信息。客户基本信息字段包括性别、年龄、居住区域、学历、职业、婚姻状况、家庭成员数量以及户籍所在地等信息；经济状况字段涉及家庭月收入、经济等级等指标；信用卡使用情况字段涵盖信用卡数量及使用频率等细节；信用记录字段则包括逾期超过30天的情况等多方面内容。
删除样本（因少数NA样本）
重新编码变量（含连续数据离散化、字符变数转数）
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