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: 2021-02-10
详细说明：监督机器学习和信用风险分析
分析概述
该分析的目的是使用机器学习算法预测信用风险。 在整个分析过程中，都评估了机器学习模型的优缺点。
使用RandomOverSampler和SMOTE算法对数据进行过采样。
使用ClusterCentroids算法对数据进行欠采样。
SMOTEEN算法用于过采样和欠采样的组合方法。
利用BalancedRandomForestClassifier和EasyEnsembleClassifier来预测信用风险。
结果
天真的随机过采样结果：
平衡准确度得分为66％，较低。
高风险的精度为1％，表示阳性率较低。 召回率是66％。
SMOTE过采样结果：
平衡精度得分约为63％，被认为是低的。
high_risk的精度为1％，表示阳性率低。 召回率为61％。
欠采样ClusterCentroids结果：
-平衡准确率得分为52％，较低。 -低风险
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