项目P09：信用贷款前审批项目（风控模型）¶
⚠️ 项目状态: 规划中（未实现）
📋 项目概述¶
本项目将构建信用贷款风控模型，使用集成学习算法预测贷款违约风险，帮助金融机构降低坏账率、优化信贷审批流程。
项目目标¶
- 违约预测：构建分类模型预测贷款申请人的违约概率
- 特征工程：从原始数据中提取有效的风险特征
- 模型对比：对比逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM 等模型效果
- 策略制定：根据模型结果制定分级审批策略
业务价值¶
- 降低坏账率，减少信贷损失
- 提高审批效率，优化用户体验
- 实现精细化风险管理
📊 数据集说明（规划）¶
- 样本数量：约 300,000 条贷款申请记录
- 违约比例：约 10-15%（不平衡数据）
- 特征维度：50+ 个特征（个人信息、征信记录、收入负债、历史行为等）
- 时间跨度：2020-2024 年
核心特征（规划）¶
| 特征类别 | 示例特征 |
|---|---|
| 个人信息 | 年龄、性别、教育程度、婚姻状况、职业 |
| 征信记录 | 征信分数、历史逾期次数、查询次数 |
| 收入负债 | 月收入、资产总额、现有负债、负债收入比 |
| 贷款信息 | 贷款金额、期限、利率、用途 |
| 行为特征 | 申请渠道、申请时间、填写完整度 |
🎯 学习要点¶
- 不平衡数据处理：SMOTE 过采样、类权重调整
- 集成学习：XGBoost、LightGBM 调参与优化
- 特征工程：衍生特征构造、特征选择（RFE、SHAP）
- 模型评估：准确率、召回率、F1-score、AUC、KS 值
- 模型解释：SHAP 值、特征重要性分析
💡 技术亮点¶
- 金融风控领域特征工程
- 不平衡数据集最佳实践
- 模型可解释性分析
- 业务规则与机器学习融合
📚 相关项目¶
- P03：银行营销分析 - 金融场景分类模型
- M04：机器学习进阶 - 集成学习详解
- 阶段3概述
项目状态: 预计在 v1.0.0 版本实现 | 查看开发计划
难度说明: 本项目为 Stage 3 最高难度项目（⭐⭐⭐⭐），建议完成 P01-P04 后再挑战。