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Lending Club贷款数据分析-深度学习

创建一个模型，使用历史数据预测贷款是否会违约。 问题陈述： 对于像 Lending Club 这样的公司来说，正确预测贷款是否会违约非常重要。在这个项目中，使用 2007 年至 2015 年的历史数据，您必须构建一个深度学习模型来预测未来贷款的违约机会。正如您稍后将看到的，该数据集高度不平衡，并且包含许多使该问题更具挑战性的特征。 领域：金融 要做的分析：进行数据预处理，构建深度学习预测模型。 内容： 数据集列和定义： Credit.policy：如果客户符合LendingClub.com的信用承保标准，则为1，否则为0。 目的：贷款的目的（取值“credit_card”、“debt_consolidation”、“educational”、“major_purchase”、“small_business”和“all_other”）。 int.rate：贷款利率，按比例表示（11% 的利率将存储为 0.11）。LendingClub.com 认为风险较高的借款人将被分配较高的利率。