train_size=.8) #输出数据集大小 print ('原始数据集特征:',source_X.shape, '训练数据集特征:',train_X.shape , '测试数据集特征:',test_X.shape) print ('原始数据集标签:',source_y.shape, '训练数据集标签:',train_y.shape , '测试数据集标签:',test_y.shape) 选择机器学习算法,由于年收入属...
作者Toby,来源公众号:python风控模型 2024年升级_python风控建模实战lendingClub_新增2020年数据(14万条) 公告通知,我方重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司自研课程《python风控建模实战lendingClub》2024…
Lending Club 创立于2006年,主营业务是为市场提供P2P贷款的平台中介服务,公司总部位于旧金山。因此合理地对用户进行信用等级划分对贷款业务有着至关重要的意义。 import pandas as pd data=read_csv('loan.csv') 1. 2. 2、✌ 基本流程 原始特征数据集可能太大,或者信息冗余,因此在机器学习的应用中,一个初始步...
一、基于特征工程完成对贷款数据集Lending Club的预处理 1、✌ 数据集 Lending Club 创立于2006年,主营业务是为市场提供P2P贷款的平台中介服务,公司总部位于旧金山。因此合理地对用户进行信用等级划分对贷款业务有着至关重要的意义。 import pandas as pddata=read_csv('loan.csv') 2、✌ 基本流程 原始特征数据...
Lending Club(LC)的数据见:https://www.kaggle.com/wendykan/lending-club-loan-data kaggle提供的数据包含从2007年到2015年的发放的887k贷款记录,每个贷款记录有75个维度的特征。 主要的数据特征及语义: 特征语义备注 issue_d贷款发放时间年-月 gradeLC的信用评级主要根据FICO分和贷款数额、期限确定 ...
我方可提供lendingclub2007年-2020年Q3 数据集,共292万多条数据,142个变量,内存占用3.1GB。Lending club数据量大,变量丰富,是理想的机器学习建模各种算法实验的数据集。金融科研机构可用于数据清洗,变量筛选,调参,多算法比较,非平衡数据处理等测试。 数据集还提供变量的英文释义。
通过这些信息属性来做线性回归 ,生成预测模型,Lending Club平台可以通过预测判断贷款申请是否会违约,从而决定是否向申请人发放贷款。 1)首先,我们的场景是通过用户的历史行为(如历史数据的多维特征和贷款状态是否违约)来训练模型,通过这个模型对新增的贷款人“是否具有偿还能力,是否具有偿债意愿”进行分析,预测贷款申请人...
一、LendingClub贷款数据分析——数据分析(一)接上篇 针对 数据集的各个方面进行简单数据分析。主要有 先说结论：将逾期15天以上的贷款视为坏账，简化贷款质量 可以看出，坏账仅有不到8%，但是实际上的金额也是比较惊人的。2011年后，贷款总额每年都在飙升 可以看出2012年后LendingClub飞速发展，客户...
Python | 基于LendingClub数据的分类预测研究Part01——问题重述+特征选择+算法对比 零、问题重述&背景介绍 0.1 问题重述 0.2 背景介绍 一、不同特征对于预测结果差异的比较 1.1 LR算法的介绍 1.2 分类预测评价指标的介绍 1.3 Lending Club的数据描述与分析 ...
该数据集为LendingClub公司2007年到2015年的贷款发放信息数据集,包括目前的贷款状态信息,还款情况和最新的还款信息等。 我们可以通过分析来解决以下几个问题: 探索不同贷款类型的金额的占比分布 探索随时间变化贷款总量的变化 探索Lending Club贷款利率的变化 数据字典 数据文件 Loan.csv 大小:421M LoanStatNewDescript...