【视频讲解】数据挖掘实战:Python金融贷款模型分类潜在贷款客户
模型的存在依托于这样一个事实:基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分,能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户,进而判断客户是否合乎心意。
模型的存在依托于这样一个事实:基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分,能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户,进而判断客户是否合乎心意。
近几年来,各家商业银行陆续推出多种贷款业务,如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。
项目背景:银行的主要盈利业务靠的是贷款,这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户(存款人)。
有正必有反,在个人信贷业务规模不断扩大的同时,信贷的违约等风险问题也日益突出,一定程度上制约着我国的信贷市场的健康发展。
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