数据挖掘—逻辑回归算法用于实现客户逾期还款业务

文章结构概述

• • 1、背景剖析
    • 2、流程解析
    • 3、研究目的
    • 4、数据说明

1、分析背景

当贷款申请人向某（P2P）平台提出借款请求时，平台通常会通过线上或线下的方式要求客户填写借贷申请表格，以获取其基本信息。与此同时，平台还会借助第三方机构，如征信公司，获取相关数据，并利用这些信息构建逻辑回归预测模型。通过该模型的分析结果，平台可以评估贷款申请人是否存在违约风险，并据此决定是否发放贷款。
算法需要依据历史数据建立相应的模型以

2、分析流程设计与实施

• 数据预处理阶段（包括数据清洗、筛选、剔除以及特征工程等操作）—将数据划分为测试集与训练集—确定yhat值即对解释变量进行筛选
  • 构建预测模型
  • 模型评估（绘制ROC曲线并计算AUC值）
  • 进行预测分析

3、目标

• 具备数据清洗与特征工程的相关技能
  • 熟悉应对样本分布不均衡的处理方式

4、数据介绍

该数据集源自Lending Club平台的借贷业务，包含52个变量以及39522条记录。

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