零基础入门金融风控之贷款违约预测的Task1:赛题理解

简介: 零基础入门金融风控之贷款违约预测的Task1:赛题理解

零基础入门金融风控之贷款违约预测

Task1:赛题理解

1.赛题概况

赛题以预测金融风险为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某信贷平台的贷款记录,总数据量超过120w,包含47列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取80万条作为训练集,20万条作为测试集A,20万条作为测试集B,同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。

2.数据概况

3.评价指标

竞赛采用的是AUC作为评价指标,至于其他的评价指标,这里列举一下:

1.混淆矩阵

2.准确率

3.精确率

4.召回率

5.F1-SCore

6.P-R曲线

7.ROC曲线

8.AUC曲线

对于金融风控预测常见的评价指标是:KS

4、代码示例

相关文章
|
1天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
零基础入门金融风控之贷款违约预测的Task2:数据分析
零基础入门金融风控之贷款违约预测的Task2:数据分析
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
零基础入门金融风控之贷款违约预测Task4:建模和调参
零基础入门金融风控之贷款违约预测Task4:建模和调参
|
1天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
零基础入门金融风控之贷款违约预测Task3:特征工程
零基础入门金融风控之贷款违约预测Task3:特征工程
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于机器学习的一线城市租房价格预测分析与实现,实现三种算法预测
本文通过数据采集、处理、特征选择和机器学习建模,对一线城市租房价格进行预测分析,比较了随机森林、一元线性回归和多元线性回归模型,并发现随机森林模型在预测租房价格方面表现最佳,为租房市场参与者提供决策支持。
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
使用决策树对金融贷款数据进行分析
使用决策树对金融贷款数据进行分析
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
数据分享|R语言机器学习预测案例合集:众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度
数据分享|R语言机器学习预测案例合集:众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度
|
机器学习/深度学习 Python
基于LightGBM实现银行客户信用违约预测
基于LightGBM实现银行客户信用违约预测
194 1
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 算法框架/工具
数据挖掘-二手车价格预测 Task01:赛题理解
赛题以预测二手车的交易价格为任务,数据集来自某交易平台的二手车交易记录,总数据量超过40w,包含31列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取15万条作为训练集,5万条作为测试集A,5万条作为测试集B,同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。
372 0
数据挖掘-二手车价格预测 Task01:赛题理解
|
机器学习/深度学习 算法 Python
贷款违约预测-Task1 赛题理解
贷款违约预测-Task1 赛题理解
515 1
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
数据挖掘实战:个人信贷违约预测(下)
大家好,我是东哥。本次分享一个数据挖掘实战项目:个人信贷违约预测,此项目对于想要学习信贷风控模型的同学非常有帮助,数据和源码在文末。
数据挖掘实战:个人信贷违约预测(下)