R语言KNN(K-近邻)模型分类信贷用户信用等级参数调优和预测可视化
本文主要介绍了如何帮助客户通过读取数据、查看部分数据、转换数据为因子并将数值变量归一化、进行描述性分析、建立knn模型等步骤对数据进行分析。
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追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加,如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据。
摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗,得到dataset_new。
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。
数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
随着互联网经济的迅猛发展,个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。
在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_,其中包含了银行贷款申请人的信息。