论文复现-基于决策树算法构建银行贷款审批预测模型（金融风控场景）

作者Toby，来源公众号：Python风控模型，基于决策树算法构建银行贷款审批预测模型

目录

1.金融风控论文复现

2.项目背景介绍

3.决策树介绍

4.数据集介绍

5.合规风险提醒

6.技术工具

7.实验过程

7.1导入数据

7.2数据预处理 

7.3数据可视化

7.4特征工程

7.5构建模型

7.6模型评估

8.总结 

1.金融风控论文复现

今天发现有篇经典期刊下载量非常大，有5000多条。Toby老师尝试简单复现一下。

2.项目背景介绍

银行贷款审批预测模型是一种基于机器学习算法的应用，旨在帮助银行提高贷款审批的效率和准确性。该模型利用客户的个人信息、财务状况和贷款申请信息等数据，预测客户的贷款审批结果，即是否批准该客户的贷款申请。

背景介绍：在传统的银行贷款审批流程中，工作人员需要手动审核客户提交的贷款申请资料，这一过程既费时又容易出错。为了提高审批效率、降低风险，许多银行开始引入机器学习模型来辅助贷款审批决策。这些模型可以根据历史数据和客户信息，快速而准确地预测贷款的批准结果，帮助银行更好地管理风险，提高贷款审批的效率和客户体验。

银行贷款审批预测模型的建立需要一定数量的历史贷款数据和客户信息作为训练集，以便模型学习客户的贷款偿还行为和审批决策规律。通过合理地处理和分析这些数据，建立起贷款审批预测模型，银行可以实现更智能化、高效化的贷款审批流程，为客户提供更优质的金融服务。

3.决策树算法介绍

决策树是一种常用的机器学习算法，在分类和回归问题中都有广泛的应用。它通过一系列的规则和条件对数据进行划分，最终形成一棵树状的结构，每个节点表示一个特征属性的判断条件，每个叶子节点表示一个分类结果或回归数值。

下面是决策树算法的主要特点和工作流程：

特点：

1. 简单直观：决策树易于解释和理解，可以帮助人们了解数据特征之间的关系。

2. 非参数方法：决策树在建模过程中不需要假设数据的分布，适用于各种类型的数据。

3. 可处理多类别问题：决策树可以处理多类别分类问题，也可以用于回归问题。

工作流程：

1. 特征选择：根据不同的特征属性选择一个最优的特征进行数据划分。

2. 数据划分：根据特征的取值将数据集划分成不同的子集。

3. 递归构建：对每个子集递归地重复上述过程，直到满足停止条件（如节点中的样本都属于同一类别）。

4. 剪枝：为了避免过拟合，可以通过剪枝手段对决策树进行优化。

决策树算法通过树状结构直观地描述了数据特征之间的关系，可以有效地处理分类和回归问题。然而，决策树算法也存在容易过拟合的问题，因此在实际应用中常常需要进行适当的调参和优化以提高模型的泛化能力。

4.数据集介绍

"Property Loan"（房屋贷款）数据集通常用于贷款审批预测模型的训练和测试。该数据集包含了一些客户的个人信息和贷款申请信息，以及最终的贷款批准结果，是一个典型的二分类问题数据集。

通常，"Property Loan"数据集可能包含以下类型的特征信息：

1. Gender（性别）：客户的性别，可以是男性或女性。

2. Marital Status（婚姻状况）：客户的婚姻状况，如已婚、未婚、离异等。

3. Applicant Income（申请人收入）：申请人的收入水平。

4. Loan Amount（贷款金额）：客户申请的贷款金额。

5. Credit History（信用历史）：客户的信用历史记录，通常是二分类特征，表示有或没有信用记录。

6. Property Area（房产所在区域）：房产所在的区域，如城市、郊区等。

同时，数据集中的标签（Label）通常是 Loan Approval Status（贷款批准状态），即客户的贷款申请是否最终被批准。

通过"Property Loan"数据集，银行可以利用客户的个人信息和贷款申请信息，训练贷款审批预测模型，实现快速有效地预测客户的贷款审批结果。这有助于提高银行的运营效率，降低风险，并为客户提供更高效的金融服务体验。

5.合规风险提醒

根据巴塞尔协议和国内金融办法规。各位建模人员请注意，对于敏感的金融数据和贷款审批模型的构建，需要遵守相关的法律和规定，并确保数据隐私和安全。建议在实际操作中谨慎处理和使用这些数据，以保护客户的隐私和信息安全。

6.技术工具

Python版本:4

代码编辑器：jupyter notebook/spyder/miniconda

具体安装流程，请参考Toby老师之前文章《Anaconda下载和安装指南》

7.建模实验过程

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python中的scikit-learn库构建决策树模型进行银行贷款审批预测：

7.1导入数据

# 导入必要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取包含客户信息和贷款审批结果的数据集data = pd.read_csv('loan_data.csv')

7.2描述性统计

通过以上代码，您可以轻松地获取"Property Loan"数据集的基本描述性统计信息，包括各个数值型特征的统计指标（如均值、方差、最大值、最小值等）以及类别型特征的频数统计。

import pandas as pd
# 假设数据集已加载到名为 property_loan_data 的 DataFrame 中
# 显示数据集的基本统计信息print(property_loan_data.describe())
# 计算每个类别型特征的频数categorical_features = ['Gender', 'Marital Status', 'Credit History', 'Property Area']for feature in categorical_features:    print(property_loan_data[feature].value_counts())

7.3数据预处理

对于"Property Loan"数据集的数据预处理，常见的步骤包括缺失值处理、特征编码、数据标准化等。以下是一个简单的数据预处理示例代码，假设您已经加载了"Property Loan"数据集到名为property_loan_data的DataFrame中：

import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.impute import SimpleImputerfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设数据集已加载到名为 property_loan_data 的 DataFrame 中
# 处理缺失值imputer = SimpleImputer(strategy='mean')  # 使用均值填充缺失值property_loan_data['Loan Amount'] = imputer.fit_transform(property_loan_data[['Loan Amount']])
# 特征编码label_encoder = LabelEncoder()property_loan_data['Gender'] = label_encoder.fit_transform(property_loan_data['Gender'])property_loan_data['Marital Status'] = label_encoder.fit_transform(property_loan_data['Marital Status'])property_loan_data['Property Area'] = label_encoder.fit_transform(property_loan_data['Property Area'])
# 数据标准化scaler = StandardScaler()property_loan_data[['Applicant Income', 'Loan Amount']] = scaler.fit_transform(property_loan_data[['Applicant Income', 'Loan Amount']])
# 打印处理后的数据集print(property_loan_data.head())

在这段代码中，我们演示了如何使用SimpleImputer处理缺失值、使用LabelEncoder进行特征编码、以及使用StandardScaler进行数据标准化。这些步骤有助于准备数据用于机器学习模型的训练。

7.4数据可视化

以下是一个简单的用于可视化"Property Loan"（房屋贷款）数据集的Python代码示例，借助matplotlib和seaborn库来实现数据可视化：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
# 假设数据集已加载到名为 property_loan_data 的 DataFrame 中
# 柱状图示例：显示贷款批准状态的分布sns.countplot(x='Loan Approval Status', data=property_loan_data)plt.title('Loan Approval Status Distribution')plt.show()
# 散点图示例：显示申请人收入与贷款金额之间的关系plt.figure(figsize=(8, 6))sns.scatterplot(x='Applicant Income', y='Loan Amount', hue='Loan Approval Status', data=property_loan_data)plt.title('Applicant Income vs. Loan Amount')plt.xlabel('Applicant Income')plt.ylabel('Loan Amount')plt.show()
# 箱线图示例：显示贷款金额在不同贷款批准状态下的分布plt.figure(figsize=(8, 6))sns.boxplot(x='Loan Approval Status', y='Loan Amount', data=property_loan_data)plt.title('Loan Amount Distribution by Loan Approval Status')plt.xlabel('Loan Approval Status')plt.ylabel('Loan Amount')plt.show()

这些示例代码将帮助您快速可视化"Property Loan"数据集中的一些重要特征和关系，有助于更好地理解数据和可能的模式。

7.5数据划分

# 提取特征和目标变量X = data.drop('Loan_Status', axis=1)y = data['Loan_Status']
# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

7.6建模

# 构建决策树分类器模型clf = DecisionTreeClassifier()clf.fit(X_train, y_train)

7.7预测

# 在测试集上进行预测y_pred = clf.predict(X_test）

7.8模型验证

# 评估模型准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('模型准确率: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

在这段代码中，首先我们导入了需要的库，并读取包含客户信息和贷款审批结果的数据集。然后提取特征和目标变量，并进行训练集和测试集的划分。接着我们构建了决策树分类器模型，并在测试集上进行预测，最后通过准确率评估模型的性能。

混淆矩阵结果

模型准确率整体还不错，有0.82，对逾期的f1分数达到0.89，非常高。当然这是前期快速预测模型的实验结论。Toby老师通过后期模型调优可以显著提升模型性能。

confusionMatrix混淆矩阵是统计学里比较难懂概念。混淆矩阵包含accuracy，recall，precision，f-measure四个指标。

为了让各位学员不再混淆，我用一图读懂混淆矩阵包含accuracy，recall（也叫sensitivity），precision，f-measure四个指标。

更多相关知识请参考Toby老师之前写的文章《confusion matrix混淆矩阵图谱

》

8.总结

银行贷款审批预测模型项目总结如下：

1. 项目背景: 该项目旨在开发一个贷款审批预测模型，以帮助银行更高效地评估贷款申请，并降低坏账率。

2. 数据收集与清洗: 数据集包括贷款申请人的个人信息、财务信息等。在收集数据后，进行数据清洗工作，处理缺失值和异常值。

3. 特征工程: 对数据进行特征工程处理，包括特征选择、特征变换等，以提取对预测目标最有影响的特征。

4. 模型选择与训练: 选择合适的机器学习模型，如逻辑回归、随机森林等，进行模型训练，并通过交叉验证进行参数调优。

5. 模型评估与调优: 使用评价指标如准确率、精确率、召回率、F1值等对模型进行评估，根据评估结果进行模型调优。

6. 部署与监控: 将训练好的模型部署至实际环境中，与银行的贷款系统进行集成，并建立监控机制，定期检查模型性能。

7. 结果展示与总结: 展示模型的预测结果，对模型的准确性和稳定性进行总结，并提出后续优化建议和改进方向。

通过以上步骤，银行可以借助贷款审批预测模型提升审批效率，降低风险，提高客户体验。Toby老师利用Property Loan数据集为大家演示了一下大致流程。以后有时间再继续优化丰富此文章。

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