欢迎来到信用风险建模和信用评分与机器学习课程。这是一门基于项目的综合课程，您将在其中逐步学习如何使用逻辑回归、随机森林和 K 最近邻构建信用风险评估和信用评分模型。本课程是机器学习和信用风险分析的完美结合，是提升数据科学技能同时提高风险管理技术知识的理想机会。本课程将主要集中在三个主要方面，第一个是数据分析，您将从多个角度探索信用数据集，第二个是预测建模，您将学习如何使用机器学习构建信用风险评估和信用评分系统，第三个是评估模型的准确性和性能。在介绍环节中，您将学习信用风险分析的基本原理，例如了解其在银行和金融行业的使用案例，更多地了解将使用的机器学习模型，您还将了解信用风险建模中的技术挑战和限制。然后，在下一节中，您将了解信用风险评估模型的工作原理。本节将介绍数据收集、数据预处理、特征选择、将数据拆分为训练集和测试集、模型选择、模型训练、评估信用风险、分配信用评分、模型评估和模型部署。之后，您还将了解影响信用评分的几个因素，例如付款历史、信用利用率、信用历史长度、未偿债务、信用组合和新的信用查询。 在您学习了有关信用风险分析的所有必要知识后，我们将启动该项目。首先，您将逐步指导您如何设置 Google Colab IDE。除此之外，您还将学习如何从 Kaggle 查找和下载信用数据集。一切就绪后，我们将进入第一个项目部分，您将在其中从各个角度探索信用数据集，不仅如此，您还将可视化数据并尝试识别模式。在第二部分中，您将逐步学习如何使用逻辑回归、随机森林和 K 最近邻构建信用风险评估模型和信用评分系统。同时，在第三部分中，您将学习如何使用多种方法（如交叉验证、精度和召回率）评估模型的准确性和性能。最后，在课程结束时，我们将使用 Gradio 部署这个机器学习模型，并将进行测试以确保该模型功能齐全并产生准确的结果。

首先，在进入课程之前，我们需要问自己这个问题：为什么要构建信用风险评估模型和信用评分系统？好吧，这是我的答案。在当今的金融生态系统中，准确的信用风险评估和评分对于银行和金融机构做出明智的贷款决策至关重要。随着金融市场和客户行为的日益复杂，仅靠传统方法可能还不够。通过利用机器学习算法和数据驱动的洞察力，我们可以提高决策的准确性，有效降低信用风险，并优化贷款实践。此外，掌握构建复杂信用风险模型和评分系统的技能可能会在金融技术领域带来大量职业机会。

以下是您可以从本课程中学到的内容：

• 了解信用风险分析的基本原理、信用风险建模中的技术挑战和限制，以及银行和金融行业的信用风险评估用例

• 了解信用风险评估模型的工作原理。本节将介绍数据收集、预处理、特征选择、训练测试拆分、模型选择、模型训练。评估信用风险和评分、模型评估和模型部署

• 了解影响信用评分的因素，例如付款历史、信用利用率、信用历史长度、未偿债务、信用组合和新的信用查询

• 了解如何从 Kaggle 查找和下载信用数据集

• 了解如何通过删除缺失值和重复项来清理数据集

• 了解如何找到债务与收入比率与违约率之间的相关性

• 了解如何分析贷款意向、贷款金额和违约率之间的关系

• 了解如何使用逻辑回归构建信用风险评估模型

• 了解如何使用随机森林构建信用风险评估模型

• 了解如何使用 K 最近邻构建信用风险评估模型

• 了解如何分析未偿债务与信用评分之间的关系

• 了解如何使用决策树回归器预测信用评分

• 了解如何使用 Gradio 部署机器学习模型

• 了解如何使用精度、召回率和交叉验证来评估模型的准确性和性能