1、项目介绍
本项目旨在构建和评估用于信用评分卡模型的回归算法，通过分析和建模金融数据来预测个人的信用评分。项目涵盖了数据的预处理、特征工程、模型训练与调优，以及模型性能的评估。
1.1 项目简介
信用评分卡模型在金融机构中用于评估客户的信用风险，帮助决策贷款审批和授信额度。本项目利用多种回归算法，包括线性回归、Lasso回归、Ridge回归、决策树回归和随机森林回归，来构建信用评分预测模型。通过对模型进行参数调优和比较，选择最优模型以提升预测准确性和稳健性。
1.2 数据集介绍
数据集来源于某金融机构的信用评分卡模型，包含了多个特征和目标变量信用评分，特征包括：
月收入: 客户的月收入
年龄: 客户的年龄
历史授信额度: 客户历史上的授信额度
历史违约次数: 客户历史上的违约次数
数据集包含多条记录，每条记录对应一个客户的信用评分相关信息。
1.3 技术栈
编程语言: Python
数据处理与分析: Pandas, NumPy
数据可视化: Matplotlib, Seaborn
机器学习模型: Scikit-learn
模型调优: GridSearchCV
1.4 实现功能
数据加载与探索:
读取并显示数据集的前十条记录。
查看数据集的字段信息、描述统计、缺失值和重复数据。
数据可视化:
绘制月收入分布直方图。
绘制年龄箱线图。
绘制历史授信额度和历史违约次数的直方图。
绘制特征之间的相关性热力图。
特征工程与数据预处理:
构建特征矩阵X和目标变量y。
将数据集分为训练集和测试集。
模型训练与调优:
构建并训练线性回归、Lasso回归、Ridge回归、决策树回归和随机森林回归模型。
使用网格搜索进行超参数调优，以确定最佳参数组合。
模型评估:
打印每个模型的最佳参数和训练集得分。
在测试集上评估模型表现，计算并打印均方误差（MSE）。
1.5 项目目标
构建高精度的信用评分预测模型: 利用不同回归算法对信用评分进行预测，选择最优模型以提高预测准确性。
参数调优与模型比较: 通过网格搜索优化模型参数，比较不同模型在测试集上的表现，选择最佳模型。
数据可视化与分析: 通过数据可视化了解数据分布和特征之间的关系，提升模型的解释性和可解释性。
本项目通过系统化的数据处理、模型训练和评估过程，旨在构建一个准确、稳健的信用评分预测模型，为金融机构的信用风险评估提供数据支持。
2、部分截图
3、代码
