印度房屋贷款违约预测分析数据集1963-2021

印度房屋贷款违约预测分析数据集1963-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：房屋贷款,违约预测,深度学习,金融分析,数据预处理,模型评估,敏感性分析

数据概述： 本数据集收录了用于预测房屋贷款违约可能性的历史数据，时间范围覆盖1963年至2021年。数据集包含大量特征信息，旨在帮助构建深度学习模型预测贷款违约风险。数据集存在明显的类别不平衡问题，增加了分析难度。

数据用途概述： 该数据集适用于金融领域中的贷款违约预测研究，帮助金融机构优化贷款审批流程，降低违约风险。具体用途包括数据预处理、构建深度学习预测模型、评估模型性能等。通过分析，可以识别影响违约的关键因素，为制定风险管理策略提供依据。

举例： 在数据集分析过程中，首先加载数据集并检查其中的空值情况。随后，统计并打印目标变量（TARGET列）中违约者与还款者所占的比例，以评估数据不平衡程度。若数据不平衡，将采用适当的方法进行数据平衡处理，并绘制平衡后的数据分布图。接着，对模型所需特征进行编码处理，计算敏感性指标，并评估模型的ROC曲线面积，以全面评估模型性能。