文件名称:
Credit_Risk_Analysis-源码
开发工具:
文件大小: 19mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：信用风险分析
项目概况
吉尔赞扬您的辛勤工作。 您已经逐步建立了数据准备，统计推理和机器学习方面的技能。 您现在可以应用机器学习来解决现实世界中的挑战：信用卡风险。
信用风险是固有的不平衡分类问题，因为优质贷款容易超过风险贷款。 因此，您将需要采用不同的技术来训练和评估具有不平衡类的模型。 Jill要求您使用imbalanced-learn和scikit-learn库来通过重采样来构建和评估模型。
运用借贷俱乐部，一个社交借贷服务公司信用卡的信用数据集，你会使用过采样的数据RandomOverSampler和SMOTE undersample数据使用的算法，并ClusterCentroids算法。 然后，您将使用SMOTEENN算法使用过采样和欠采样的组合方法。 接下来，您将比较两个可减少偏差的新机器学习模型BalancedRandomForestClassifier和EasyEnse
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