SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析:逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林
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。
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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。
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