机器学习比赛总结

南京银行用户违约风险预测

2018-12-13  本文已影响0人  senmonster

数据

个人信息表:id(申请贷款唯一编号),user_id, sex, birthday, hobby, merriage,income, id_card, degree, industry, credits(信用积分)
贷款申请信息: id, apply_time, auth_time
鑫e生活历史账单信息:id, user_id, order_time, order_amount, order_type,order_status, merch_type
贷款违约信息: tag

数据预处理

脏数据清洗
缺失值处理:均值,中位数,众数, 模型预测

特征工程:

groupby特征

模型

LR Lightgbm
贷款申请到认证时间差

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