金融贷款批准预测项目

在金融服务行业，贷款审批是一项关键任务，它不仅关系到资金的安全，还直接影响到金融机构的运营效率和风险管理。传统的审批流程往往依赖于人工审核，这不仅效率低下，而且容易受到主观判断的影响。为了解决这些问题，我们引入了一种基于机器学习的贷款预测模型，旨在提高贷款审批的准确性和效率。

项目背景

在当前的金融市场中，违约率的不断波动对贷款审批流程提出了新的挑战。传统方法往往无法有效预测和管理这些风险，因此需要一种更智能、更可靠的方法来评估贷款申请。通过使用机器学习，我们可以从大量历史数据中学习并识别违约的潜在风险，这不仅能提高贷款批准的准确性，还能大大降低金融机构的损失。

经过训练的模型将用于预测新的贷款申请是否有高风险。这将帮助金融机构在贷款批准过程中做出更加明智的决策，减少不良贷款的比例，提高整体的财务健康状况。

数据集

我们项目使用的数据集包括了广泛的客户特征，这些特征反映了贷款申请者的财务状况和背景。具体包括：

1. 性别(Gender)：申请人的性别。
2. 婚姻状况(Married)：申请人的婚姻状态。
3. 受抚养人数(Dependents)：申请人负责抚养的人数。
4. 教育背景(Education)：申请人的教育水平。
5. 是否自雇(Self_Employed)：申请人是否拥有自己的业务。
6. 申请人收入(ApplicantIncome)：申请人的月收入。
7. 共同申请人收入(CoapplicantIncome)：与申请人一同申请贷款的人的月收入。
8. 贷款金额(LoanAmount)：申请的贷款总额。
9. 贷款期限(Loan_Amount_Term)：预期的还款期限。
10. 信用历史(Credit_History)：申请人的信用记录。
11. 财产区域(Property_Area)：申请人财产所在的地理位置。

模型和依赖库

Models:

1. RandomForestRegressor
2. Decision Tree Regression
3. logistic regression

Libraries:

1. matplotlib==3.7.1
2. numpy==1.24.3
3. pandas==2.0.2
4. scikit_learn==1.2.2
5. seaborn==0.13.0

代码实现

代码与数据集下载