文件名称：Credit_Risk_Analysis
文件大小：58.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 06:52:19
JupyterNotebook
Credit_Risk_Analysis 贷款预测风险分析概述 通过采用不同的技术来训练和评估模型，将机器学习应用于评估信用卡风险。 六种机器学习模型的结果 随机过采样器 平衡准确度得分：65％精确度得分：1％召回得分：62％ 冒烟 平衡准确度得分：64％精确度得分：1％召回得分：63％ 簇质心 平衡准确度得分：52％精确度得分：1％召回得分：61％ Smoteenn 平衡准确度得分：63％准确度得分：1％召回得分：71％ 平衡随机森林分类器 平衡准确率：79％准确率：3％召回率：70％ 简易合奏分类器 平衡准确率：93％准确率：9％召回率：92％ 结果汇总 基于abaove分析，我建议使用Easy Ensemble分类器模型来确定信用风险，因为它显示的最高准确度得分为93％。
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