文件名称：Home-Credit-Default-Risk-Competition:使用历史贷款申请数据来预测申请人是否能够偿还贷款
文件大小：1.32MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 23:01:18
kaggle-competition supervised-learning classification lgbm JupyterNotebook
家庭信用默认风险竞争 在本笔记本中，我们将初步了解一下主办的“家庭信用”默认风险机器学习竞赛。 竞赛的目的是使用历史贷款申请数据来预测申请人是否能够偿还贷款。 这是标准的监督分类任务：监督：标签包含在训练数据中，目标是训练模型以学习根据特征预测标签分类：标签为二进制变量，0（将偿还贷款）时间），1（将难以偿还贷款）。 数据 数据由“提供，该服务专用于向没有银行服务的人群提供信用额度（贷款）。 预测客户是否会偿还贷款或遇到困难是一项关键的业务需求，而Home Credit正在Kaggle主持这场竞赛，以查看机器学习社区可以开发出什么样的模型来帮助他们完成这项任务。
【文件预览】：
Home-Credit-Default-Risk-Competition-main
----Home Credit Default Risk 1.ipynb(1.35MB)
----README.md(1KB)
----Home Credit Default Risk 2.ipynb(764KB)