【源码】基于LightGBM的信用风险评估系统

项目简介

本项目利用LightGBM机器学习模型对客户信用风险进行预测。使用包含用户行为特征和标签的任务数据来训练和监督学习模型，通过对数据的处理与分析，找出预测客户信用风险的关键因素。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理与清洗：进行缺失值处理、特征转换以及数值型特征排序归一化。
2. 特征重要性分析：借助LightGBM模型自动确定特征的重要程度。
3. 模型训练：运用LightGBM算法训练模型，采用分层抽样进行交叉验证。
4. 预测与评估：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并评估模型性能。

安装使用步骤

环境要求

• Python 3.x
• Pandas
• Numpy
• LightGBM
• 其他必要的Python数据处理和可视化库

使用步骤

1. 复制项目仓库： bash cd credit-risk-assessment
2. 安装依赖库： bash pip install -r requirements.txt
3. 运行模型训练脚本： bash python run_model.py
4. （可选）使用训练好的模型进行预测：根据脚本中的说明，加载训练好的模型并进行预测。

数据说明

• train_xy.csv: 带标签的训练集数据。
• train_x.csv: 不带标签的训练集数据。
• test_all.csv: 测试集数据。

注意事项

• 请确保数据的完整性，按照给定的数据格式进行读取。
• 脚本依赖于其他模块，请确保相关模块的正确性和完整性。
• 模型训练可能需要一定时间，具体时间取决于数据集的大小和计算资源。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】