R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约...
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发布时间：2024-10-23 21:43
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时间：2024-10-26 18:58
在深入分析德国信贷数据集以评估贷款申请人的信用风险时，采用多种方法来确定申请人是否有信用，并判断其信用风险是否良好。在进行分析之前，可能需要对数据进行一些预处理。首先将数据导入R环境中。
数据处理涉及将某些四类因素合并为三类，以确保分析的顺利进行。数据预处理后，通过快速浏览数据集，我们意识到应排除“信贷期限（月）”、“信贷金额”和“年龄”等数字型变量，因为它们与信用价值相关，是分类变量。这些变量的值应表示为“是”或“不是”、“十年”等分类，而非数值。因此，我们选择保留分类因素，并删除数字数据。
接下来，我们创建一个函数，将整数转换为因子，以便对数据进行更有效的处理和分析。在进行分析时，我们会注意到数据中存在显而易见的变量，这些变量是与信用度相关的分类因素。通过将这些分类因素纳入模型，我们可以预测新的申请人的信用等级，并将其按特征进行分类。
在数据预处理之后，我们应用了不同的分析方法，包括逻辑回归、回归树、随机森林等，以确定最佳的信用风险评估模型。首先，我们进行逻辑回归分析，使用glm()函数建立模型，并通过AUC值评估模型的性能。结果表明逻辑回归模型表现良好，但我们可以继续探索其他方法以获得更优结果。
接下来，我们尝试建立另一个逻辑回归模型，但使用所有变量进行分析。尽管这一尝试并未带来显著改善，但基于简单性原则，我们选择使用更简单的逻辑回归模型。随后，我们尝试使用回归树进行分析，虽然结果不如预期，但仍为我们提供了对信用度影响的初步了解。
为了进一步优化模型，我们引入随机森林方法，创建了一个决策树“森林”。随机森林通过计算多个决策树的平均值或模式来避免过拟合，从而提供更好的预测性能。通过使用随机森林，我们得到了改进后的结果，表现优于其他方法，但是否值得额外计算时间和资源需根据实际情况权衡。
为了比较随机森林与逻辑回归模型，我们创建了一个图表，展示了随机森林中每棵树的AUC分数与逻辑模型的组合结果。结果表明，随机森林模型提供了最佳预测性能，但其他方法的性能也较为接近，且具有可比性。最后，我们考虑使用这些模型进行贷款决策时，需要结合实际贷款机构的信用标准来权衡风险与收益。
