住房贷款违约预测深度学习数据集-2011至2021年-deependraverma13
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款,违约预测,深度学习,金融分析,数据预处理,模型评估,金融数据
数据概述：
本数据集包含过去一段时间内住房贷款的相关记录，用于分析和预测未来贷款的违约概率。数据集包含大量特征信息，且存在数据不平衡的问题，使得建模过程更具挑战性。数据集适用于金融领域的深度学习模型构建，帮助金融机构降低贷款风险，提高贷款审批的准确性。
数据用途概述：
该数据集适用于金融领域的数据预处理与深度学习模型训练，特别是用于贷款违约预测。研究人员和金融机构可以通过数据集进行数据清洗、特征选择、模型训练与评估等步骤，构建预测模型以评估潜在借款人的违约风险。此外，数据集也可用于金融风险管理、信贷政策优化等场景，为金融机构提供决策支持。
数据集包含以下主要字段：
- 申请人基本信息（如年龄、性别、职业等）
- 贷款信息（如贷款金额、贷款期限、利率等）
- 财务状况（如收入水平、负债情况等）
- 信用历史（如信用评分、历史违约记录等）
分析步骤概述：
1. 加载数据集
2. 检查数据集中是否存在空值
3. 打印TARGET列中违约与还款的比例
4. 如果数据不平衡，进行数据平衡处理（如过采样、欠采样等）
5. 绘制平衡后的数据分布或原始不平衡数据分布图
6. 对需要的列进行编码（如将类别变量转换为数值变量）
7. 计算敏感性指标（Sensitivity）
8. 计算受试者工作特征曲线下的面积（AUC-ROC）
通过以上步骤，可以构建一个有效的深度学习模型，用于预测贷款违约风险。该数据集为金融领域提供了丰富的数据资源，有助于提高贷款审批的准确性和安全性。
