使用梯度提升机构建信用评分模型

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前言

数据准备

构建GBM模型

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欢迎来到我的博客！今天我们将讨论如何利用梯度提升机（Gradient Boosting Machine，简称GBM）构建信用评分模型。GBM是一种强大的机器学习算法，可以处理回归和分类问题，特别适合处理结构化和异质性数据。在本篇博客中，我们将使用Python和scikit-learn库来构建一个GBM模型，用于预测个人信用评分。

前言

信用评分是银行和金融机构用来评估借款人偿还贷款能力的一种方法。传统的信用评分方法通常依赖于统计方法和专家经验，而现在，越来越多的金融机构开始使用机器学习算法来提高信用评分的准确性。

GBM是一种集成学习算法，通过组合多个弱预测模型来构建一个强预测模型。GBM算法在训练过程中，会逐步调整预测错误的样本权重，使得模型在每一轮迭代中都能更加关注那些在上一轮迭代中预测错误的样本。