/finance

2024春季《金融服务计算》课程E1课题

Primary LanguagePython

金融服务计算E1课题：违约预测

2024-04

数据准备

把数据放在 data 文件夹下，或使用软链接

ln -s /path/to/data data

此文件夹内含有所需的 csv 文件。

python 环境

此环境经过测试能用

# （可选）新建并激活
conda create -n xgb python=3.11.5
conda activate xgb
# 安装所需库
pip install -U matplotlib pandas scikit-learn xgboost
# 或
pip install -r requirements.txt

训练及测试

直接运行代码即可

python main.py

代码会自动在 metrics 文件夹记录评价指标，在 models 文件夹存储训练好的模型。

Result

Method AUC
logistic regression 0.698
mlp 0.637
random forest 0.594
xgboost 0.706
gradient boosting 0.623

TODO

  • recall很低，可能需要调阈值
  • 在测试数据 data/data_x_202110.csv 预测结果，上传打分
  • 计算其他各种针对变量或针对模型的评价指标
  • 按要求画图
  • ……