预测抵押贷款违约风险-第四 此仓库包含我们在SFU Business Analytics Hackathon上的工作。 在这里，我们试图预测抵押贷款违约风险，并确定将要在即将到来的广告活动中定位的主要客户群。 造型 我们使用集成分类器预测默认风险。 该分类器是在不到3个小时（黑客马拉松的时间）内构建的，平均了神经网络和随机森林输出的预测类别概率。 我们使用k均值聚类来识别要在即将到来的广告系列中定位的关键客户人口统计数据。 团队成员： 尼古拉·苏里雅诺维奇 克劳丁 祖比亚·曼索尔（Zubia