金融风控预测：贷款违约预测实战

导言

金融风控是金融业至关重要的一环，贷款违约预测作为其中一项关键技术，在防范金融风险、保障金融稳定方面发挥着不可替代的作用。本文将基于阿里天池平台提供的贷款违约预测数据集，从数据预处理、特征工程、模型训练到模型评估，详细剖析贷款违约预测的实战流程，并提供清晰易懂的示例代码，旨在帮助读者全面掌握贷款违约预测技术。

1. 数据预处理

1.1 数据导入与缺失值处理

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('loan_data.csv')

# 处理缺失值
df = df.fillna(df.mean())

1.2 异常值处理

# 识别异常值
outliers = df[df['feature_name'] > df['feature_name'].quantile(0.95)]

# 删除异常值
df = df.drop(outliers.index)

2. 特征工程

2.1 特征选择

# 相关性分析
corr = df.corr()

# 根据相关性阈值筛选特征
selected_features = corr[(corr['target'] > 0.5) & (corr['target'] < 1)]

2.2 特征变换

# 对连续型变量进行归一化
df['feature_name'] = (df['feature_name'] - df['feature_name'].min()) / (df['feature_name'].max() - df['feature_name'].min())

# 对离散型变量进行独热编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['feature_name'])

3. 模型训练

3.1 模型选择

本文选取以下三种机器学习模型进行对比：

• 逻辑回归
• 决策树
• 随机森林

3.2 模型训练

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 模型训练
lr = LogisticRegression()
dt = DecisionTreeClassifier()
rf = RandomForestClassifier()

lr.fit(X_train, y_train)
dt.fit(X_train, y_train)
rf.fit(X_train, y_train)

4. 模型评估

from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, roc_auc_score

# 模型评估
accuracy_score(y_test, lr.predict(X_test))
f1_score(y_test, lr.predict(X_test))
roc_auc_score(y_test, lr.predict(X_test))

accuracy_score(y_test, dt.predict(X_test))
f1_score(y_test, dt.predict(X_test))
roc_auc_score(y_test, dt.predict(X_test))

accuracy_score(y_test, rf.predict(X_test))
f1_score(y_test, rf.predict(X_test))
roc_auc_score(y_test, rf.predict(X_test))

5. 结论

通过对阿里天池贷款违约预测数据集的分析，本文详细介绍了贷款违约预测的实战流程，从数据预处理、特征工程到模型训练和评估，涵盖了该领域的关键技术。读者可以通过本文深入理解贷款违约预测技术，并在实际项目中优化完善数据分析的思维框架，提升金融风控能力。