用Python做银行违约风险预测
在金融行业，银行面临着客户违约的风险，这不仅可能造成人员流失，还会影响其财务健康。通过利用机器学习模型，我们可以有效预测客户是否会违约，从而减少损失。本文将展示如何使用Python进行银行违约风险预测。
$$ y = f(x) $$
其中，$y$ 代表违约可能性，$f(x)$ 是一个基于特征 $x$ 的隐函数，这个特征可以包括客户的信用评分、收入、借款历史等
感谢猴子的分析案例：贷款逾期分析，但原文是采用Excel分析，本文用Python实现，发现几个问题：原作者使用Excel进行数据分析，处理的数据量为1048576条，但数据集的实际数据量有2875146条，使用Excel处理无法处理完整数据集，不仅慢而且很卡因此，我尝试使用Python处理，并且发现Python处理的结果与Excel处理结果有部分出入这是必然，因为Excel处理并非完整的数据集一、
转载
2023-11-11 22:44:57
164阅读
# Python 实现 LSTM 预测风险违约概率
随着金融行业数据分析的快速发展，预测风险违约概率已成为信贷审批和风险管理中的关键环节。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测时间序列数据。本文将介绍如何使用 Python 和 Keras 库实现 LSTM 模型来预测风险违约概率，并附上代码示例。
## 1. 什么是 LSTM
LSTM 是一种处理序
在这篇文章中，我会详细记录如何使用 Python 实现 LSTM 模型来预测风险违约。这个过程会涉及到背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化、应用场景等几个重要部分。
我开始从背景描述入手。近年来，金融行业对风险控制的需求越来越高。在 2020 年至 2023 年间，数据驱动的决策变得越来越普遍。金融机构开始探索使用深度学习技术来进行违约风险预测。长短期记忆网络（LSTM）是一种能够捕
机器学习：银行信贷违约预测模型
原创
2022-09-01 12:46:50
2425阅读
点赞
之前已经简单介绍了数据，客户的违约风险的预测是一个监督学习的任务，主要是对客户进行分类，就是哪些人可以获得贷款，哪些不可以，每个申请者可能会违约的概率在0~1之间，0:表示申请者能及时还款，１：申请者很难按时还款会违约．数据初步探索数据来自Home Credit 共有8个不同数据：application_train.csvapplication_test.csvbureau.csvbureau_b
转载
2023-09-11 16:50:47
456阅读
在这篇博文中，我将详细记录如何使用Python进行信用卡违约风险预测的数据分析实战。这一过程将涉及环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等几个模块。
### 环境准备
首先，我需要安装一些前置依赖，以确保我的Python环境能够顺利运行预测模型。
```bash
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seabor
文章目录 * * * 1、明确需求和目的 * 2、 数据收集 * 3、数据预处理 * * 3.1 数据整合 * * 3.1.1 加载相关库和数据集 * 3.1.2 主要数据集概览 * 3.2 数据清洗 * * 3.2.1 多余列的删除 * 3.2.2 数据类型转换 * 3.2.3 缺失值处理 * 3 ...
转载
2021-07-12 14:43:00
1405阅读
2评论
Merton模型莫顿模型中，假设企业只通过权益 St 和一种零息债券进行融资，债券现值为 Bt，T 时到期，到期时本息合计为D，公司的资产价值 Vt = St+Bt 服从几何布朗运动。若T时刻公司价值 Vt 小于负债D，就会存在违约的可能性，此时公司的违约概率为 P(VT ≤ D) ，因此只需要算出这个概率即可。期权定价模型将今天公司的股票价值E0与公司资产价值V0和资产的波动率σV联系起来：股票
转载
2024-01-20 05:24:00
455阅读
本次教程介绍的是，利用python调用scikit-learn库的神经网络模型，进行时间序列预测。不同于传统的机器学习模型，不需要特征，只需要连续时间内的target，就可以预测未来时间内的target这个问题被成为时间序列预测问题，传统的方法是利用ARIMA或者SPSS。但是我觉得ARIMA对开发者要求比较高，经常出现预测效果不好的问题。SPSS不适合进行批量预测，这个方法对开发者要求不高，而且
转载
2023-08-15 09:50:55
177阅读
# 用Python做预测模型
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你一步步完成使用Python构建预测模型的过程。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 使用Python构建预测模型的过程
section 数据准备
section 特征选择
section 模型训练
section 模型评估
section 模型
原创
2023-09-17 06:06:38
321阅读
时序模型——如何用Python进行时序模型预测的baseline预测（简单规则）在对时间序列问题进行建模预测之前，通常可以通过一些简单的规则对结果进行提前的预测，可以作为baseline，供之后的模型进行参考。很多数据分析的比赛，都可以基于对于背景的理解和数据分析获得有用的规则，通过"if A then B"等方式设计出很好的基准方案。 一般我们可以采取一些简单的统计量作为特征：中位数：较为稳健；
转载
2023-07-11 12:41:33
73阅读
文章目录1、数据获取2、数据可视化3、特征处理4、构建网络模型（1）网络搭建（2）优化器和损失函数（3）网络训练（4）网络模型结构（5）预测结果5、结果展示完整代码及数据 各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0深度学习中的一个小案例。 案例内容：现有348个气温样本数据，每个样本有8项特征值和1项目标值，进行回归预测，构建神经网络模型。完整代码及数据，文末获取，喜欢记得收藏、
转载
2023-08-13 13:31:28
369阅读
需求说明：为了推进信用卡业务良性发展减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作，减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作。某银行研究的风险识别模型随时间推移不再适应业务发展需求，需要重新进行风险识别模型构建。实验目标 （1） 掌握异常值的识别与处理方法。（2） 构建信用卡用户风险分析关键特征。（3） 掌握 K-Means 聚类算法的应用。（4） 掌握聚
今天有粉丝找我做一个竞争风险模型，顺便给大家写一个简易的教程，有问题大家直接私信，根据您的需求，一直做到您满意。竞争风险模型这个东西还是临床医生用的多：很直观的情景就是：研究治疗方案A和白血病复发的关系，如果患者在去医院复查的路上出车祸意外死亡了，就观察不到白血病复发了，也就是说“车祸死亡” 和“复发”存在竞争。这样的现象在医学研究中，非常常见！你想研究A因素导致的病人死亡，可是现实情况是病人常常
转载
2024-01-12 15:04:54
118阅读
由于我们为每个申请人提供了历史数据，因此这在一定程度上是一个时序问题。这意味着最新数据比旧数据更相关。人们的信用问候我们获得的许多...
原创
2023-05-17 14:59:46
55阅读
由于近几年来，PPthon用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具包对数据科学世界的PPthon专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。绝大多数优秀的数据科学家和kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜，而且提供了问题的基准解决方案。预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可
转载
2023-07-07 11:29:22
95阅读
灰色系统我们称信息完全未确定的系统为黑色系统，称信息完全确定的系统为白色系统，灰色系统就是这介于这之间，一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系。特点用灰色数学处理不确定量，使之量化。充分利用已知信息寻求系统的运动规律。灰色系统理论能处理贫信息系统。直接上代码首先引入所需要的库import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
转载
2023-08-21 03:16:56
178阅读
经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。分类与预测问题是预测问题的两种主要的类型，分类主要是预测分类标号（基于离散属性的），而预测是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。一、实现过程1.1 分类分类属于有监督学习的范畴，大致上的意思就是我们可以将样本数据分成几个类别，将我们的数据与我们
系统认证风险预测-异常检测本项目依据用户登录某一网站的一些基本信息，利用Paddle搭建一个神经网络模型，来预测出此次登录是否存在风险。一、赛题背景随着国家、企业对安全和效率越来越重视，作为安全基础设施之一的统一身份管理(IAM，Identity and Access Management)也得到越来越多的关注。 在IAM领域中，其主要安全防护手段是身份鉴别，既我们常见的口令验证、扫码验证、指纹验
转载
2024-08-31 19:48:11
76阅读
