信用卡逾期预测数据分析

范志毅 2025-04-15 16:54:05 110 0

信用卡逾期预测是一种通过分析用户的信用卡使用情况和个人信息，来预测其未来是否可能发生逾期行为的数据分析方法。

序号：

1. 数据收集：通过收集用户的信用卡账单、交易记录、个人信息等数据，构建逾期预测所需的数据集。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理等。

3. 特征工程：通过对数据进行特征提取和转换，选择相关特征并进行降维处理，以提高模型的预测能力。

4. 模型选择：选择适合信用卡逾期预测的机器学算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等。

5. 模型训练：使用训练集对选择的模型进行训练，通过调参等技术手提高模型的泛化能力。

6. 模型评估：使用评价指标如准确率、精确率、召回率等，对模型进行评估和选择最佳模型。

信用卡逾期预测数据分析

7. 模型应用：将训练好的模型用于未知数据的预测，并根据预测结果制定相应的风控策略。

8. 模型更新：定期对模型进行更新和优化，以适应不断变化的信用卡逾期情况。

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