个人信用卡申请的风险评估模型的中期报告本报告为个人信用卡申请的风险评估模型的中期报告，主要介绍模型的建立过程、特征选择及模型优化情况。该模型旨在有效评估个人信用卡申请的风险，降低银行风险。一、模型建立过程模型建立采用了机器学习中的分类算法逻辑回归模型，并使用了监督学习的方法进行训练。数据集采集了上百个特征，包括申请人的个人信息、现有银行账户情况、信用历史、债务状况、收入情况等等。为保证模型准确性，经过特征筛选后，最终选取了30个特征进行模型训练。二、特征选择在特征选择方面，采用了两种方法：1.基于相关系数的特征选择方法：通过计算每个特征与目标变量之间的相关系数，筛选出与目标变量相关性最强的一部分特征。在筛选的30个特征中，绝大部分特征与目标变量的相关系数均小于0.1，只有4个特征相关系数大于0.1，这表明特征选择方案是有效的。2.基于主成分分析的特征选择方法：通过主成分分析对数据集进行降维，将原有的30个特征转化为10个主成分因子，并保留了原始数据集超过90%的信息量。在评估每个主成分因子与目标变量之间的相关性时，发现最前3个因子对目标变量的解释能力最强。三、模型优化情况在模型优化方面，主要集中于以下三个方面：1.样本平衡：通过原数据集分布情况，获得数据集的“smote”方法来对样本进行进行过采样，使得样本平衡，提高模型的准确度。2.不同类别的样本分布不均衡：因信用卡申请的不良率比较低，数据集中正负例的分布不均衡。采用了权重重采样（class_weight)的方法使得样本权重达到均衡。3.模型投票：我们建立了三个逻辑回归模型，结合了三个模型的预测结果进行了模型投票，提高了模型的性能表现。最终训练得到的模型准确率达到了96%。四、总结本中期报告主要介绍了个人信用卡申请的风险评估模型的建立过程、特征选择及模型优化情况。经实验证明，该模型具有较高的准确度和预测力，对于银行业来说，能够避免掉坏账率，实现风险最小化。