机器学习—基于随机森林的贷款可能性预测系统实现

1.贷款预测

        ‌贷款预测通常指的是通过机器学习模型来预测个人或机构是否有资格获得贷款，以及贷款的条件，如贷款金额和利率。‌ 这种模型在银行和金融机构中广泛应用，有助于自动化贷款批准流程、提高效率、减少风险和改善客户体验‌。贷款预测模型是一种分类问题，其目的是预测一个贷款是否能够被批准。数据集通常包含多个特征，如申请人的信用评分、收入、债务比例等，这些特征用于训练模型，从而能够判断申请人是否符合贷款条件‌。

2.贷款预测数据集

Loan Prediction 数据集是保险领域最常引用的一个数据集。该数据集包含以下变量：
Loan_ID： 贷款人ID
Gender： 性别 (Male, female)
ApplicantIncome： 申请人收入
Coapplicant Income： 申请收入
Credit_History： 信用记录
Dependents： 亲属人数
Education： 教育程度
LoanAmount： 贷款额度
Loan_Amount_Term： 贷款时间长
Loan_Status： 贷款状态 （Y, N）
Married： 婚姻状况（NO,Yes）
Property_Area： 所在区域包括：城市地区、半城区和农村地区

数据集链接：https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-loan-prediction-iii/#ProblemStatement

在这里我们只选择Gender： 性别 (Male, female)、ApplicantIncome： 申请人收入、Married： 婚姻状况（NO,Yes）、Loan_Status： 贷款状态 （Y, N）、LoanAmount： 贷款额度等这几个变量进行研究预测申请人是否符合贷款条件‌。

即为：分析申请人的信用历史、还款能力等因素，以确定违约的可能性，用解决一种二分类的形式来预测用户是否会违约贷款。

3.基于随机森林的预测模型实现

实现代码如下：

X = train[['Gender','Married','ApplicantIncome','LoanAmount','Credit_History']]
y = train.Loan_Status
x_train , x_test , y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state= 10)
model = RandomForestClassifier(max_depth = 4, random_state = 10)
model.fit(x_train,y_train)

将训练的好的模型保存为classifier.pkl形式。

4.应用实现

实现的界面如下：

输入测试：

代码下载链接：

https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/89901421

仍需完善。