机器学习：银行贷款违约预测模型
一种数据科学方法，用于预测和了解申请人的个人资料，以最大程度地降低未来贷款违约的风险。
关于该项目
该数据集包含有关信贷申请人的信息。在全球范围内，银行使用这种数据集和信息数据类型来创建模型，以帮助决定接受/拒绝谁的贷款。
在进行所有探索性数据分析、清理和处理我们可能（将）发现的所有异常之后，一个好/坏申请人的模式将暴露在机器学习模型中学习。
机器学习问题和目标
我们正在处理一个有监督的二元分类问题。目标是训练最好的机器学习模型，以最大限度地提高深入了解过去客户资料的预测能力，最大限度地降低未来贷款违约的风险。
性能指标
鉴于我们正在处理高度不平衡的数据，用于模型评估的指标是 ROC AUC 。
项目结构
该项目分为三类：
EDA：探索性数据分析
数据整理：清理和特征选择
机器学习：预测建模
数据集
数据集为lendingclub数据集。
功能描述
id：贷款申请的唯一 ID。
等级：LC分配的贷款等级。
year_inc：借款人在注册时提供的自报年收入。
short_emp : 1 受雇 1 年或更短时间。
emp_length_num : 就业年限。可能的值介于 0 和 10 之间，其中 0 表示不到一年，而 10 表示十年或更长时间。
home_ownership：房屋所有权的类型。
dti（债务与收入比率）：使用借款人每月债务支付总额与债务总额（不包括抵押贷款和申请的信用证贷款）除以借款人自我报告的月收入计算得出的比率。
目的：借款人为贷款请求提供的类别。
term：贷款的付款次数。值以月为单位，可以是 36 或 60。
last_delinq_none : 1 当借款人至少有一次拖欠事件时。
last_major_derog_none : 1 个借款人至少有 90 天的差评。
revol_util：循环线利用率，或借款人使用的信贷量相对于所有可用的循环信贷。
total_rec_late_fee：迄今为止收到的滞纳金。
od_ratio：透支比率。
bad_loan：未支付贷款时为 1。
导入依赖库
加载和显示数据集：
EDA：解释性数据分析
数值属性的主要统计数据：>> data.describe().round(3)
该数据集有 2000 个观测值和包括目标在内的 15 个变量，分为 11 个数字特征和 4 个类别特征。
存在缺失值的变量：“home_ownership”为 7.46%，“dti”为 0.77%，“last_major_derog_none”为 97.13%。
从均值和中位数的差异，以及变量“annual_inc”、“revol_util”和“total_rec_late_fee”的最大值的距离来看，似乎有一些异常值。
分类属性的主要统计数据：
不平衡的数据：目标有 80% 的违约结果（值 1），而 20% 的贷款最终被支付/未违约（值 0）
EDA 功能
使用和滥用图形来描述数据集中的所有特征。首先为每个图表定义一些函数：箱线图、直方图、条形图和饼图、散点图、数据透视图以及统计描述。
类别分布的可视化：
直方图告诉我们，收入越高，违约趋势越高。
散点图显示了“年收入”和“债务收入比”之间的弱负相关。
相关值为 -0.23，这意味着随着 yearn_inc 的减少，实例 1 的贷款（违约/未支付）增加。
就业年限。可能的值介于 0 和 10 之间，其中 0 表示不到一年，而 10 表示十年或更长时间。
特征：dti（债务收入比）
使用借款人每月债务支付总额与债务总额（不包括抵押贷款和申请的信用证贷款）除以借款人自我报告的月收入计算得出的比率。
与良好贷款相比，不良贷款（违约）的分布平均具有更高的“dti”值（债务与收入比率）。
等级Grade：趋势是当等级等级降低时，违约贷款的可能性增加。
revol_util
循环线利用率，或借款人使用的信贷量相对于所有可用的循环信贷。客户的年收入越低，借款人使用的信用额度相对于所有可用的循环信用额度越高。
年收入最低的客户是滞纳金较多的客户，尤其是最高和重的客户。
在房屋、小型企业或度假等贷款用途中，滞纳金的发生频率较高。另一方面，婚礼和汽车是滞纳金执行最低的信用目的。
od_ratio透支比率
箱线图：可视化数值数据分散
模型的混淆矩阵
模型ROC曲线
多算法比较中，支持向量机svc的auc最高
结论
最佳模型： 支持向量机 - 分类器 (SVC)：75.21%。
经验法则非常简单：ROC AUC 指标的值越高越好。如果模型auc只有 0.5，表示模型功能和随机猜测差不多。如果模型表现完美，auc将达到 1.0。
作者推荐AUC参考阈值和模型性能划分
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