公积金贷款逾期预测python表「住房公积金贷款逾期率指标」

公积金贷款逾期是指公积金贷款借款人没有按约定时间还款，导致贷款出现逾期情况。逾期不仅会给借款人带来经济损失，还会对其信用记录产生不良影响，并可能造成社会信用风险。

为了避免公积金贷款逾期问题的发生，可以利用数据挖掘技术对贷款逾期进行预测。基于数据挖掘技术，可以分析公积金贷款逾期的相关因素，建立逾期预测模型，并预测借款人的逾期概率。

以下是一种基于Python语言建立公积金贷款逾期预测模型的方法：

1.数据预处理

首先需要收集公积金贷款的相关数据，例如借款人的还款记录、个人信息等等。对数据进行基本的数据清洗和处理，如去除异常数据、缺失数据等。然后，将数据进行转换和归一化处理，以便于后续模型的建立。

2.特征选择

特征选择是在原始特征的基础上，通过一定的方法选择对决策有实际意义的特征。一般来讲，特征选择的目标是降低模型复杂度，提高模型的预测准确率。

3.建立模型

建立公积金贷款逾期预测模型，可以采用各种机器学习算法，例如决策树算法、随机森林算法、神经网络算法、支持向量机算法等等。这里以决策树算法为例，建立逾期预测模型。

4.评估模型

建立模型后，需要对模型进行评估，以判断模型的准确度和可靠性。可以采用交叉验证或样本测试等方法来评估模型的性能。

5.模型优化和调整

根据模型评估的结果，可以调整和优化模型，提高预测准确度和可靠性。可以采用特征工程、参数调整等方法来进一步完善模型。

最终，我们可以利用该模型进行公积金贷款的逾期预测。对于预测出逾期概率较高的借款人，银行可以采取一些措施，例如提高利率、增加还款周期、加强监督等措施来防止逾期风险的发生。

网友：但是我的评分X的使用索引是跟着python计算机来的申请，按照上面的代码python介绍，我写了下面的违约索引表格。原始公式(N=n)∑i=1p？i\sum\limits_{i=1}^

\phi_{i}i=1∑p？？i。。摘要:随着网络信息技术的尽可能飞速发展，住房公积金咨询和回答已不再仅限于传统的个月线下进行，更多的比赛人选择在安居客、58同城等房产交易网站提问讨论。1 整体贷款情况 total=data_duplicates[over_due].count()bad=data_duplicates[over_due].sum()good=total-badvalues=[good，bad]plt.figure(figsize=(6，6))label=[正常还款。