信用卡逾期算法决策树，信用卡逾期：基于算法决策树的风险评估与管理

打开预处理后的用户训练集，在classifier模块中选择CVParameterSelection，并选择RandomForest决策分类树算法，寻找参数。 在经过处理后的训练测试集上进行测试。最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约分析的我们研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的经过概念。

本项目旨在使用机器学等算法构建信用卡违约预测模型，主要应用在金融相关领域，根据用户以往的概念行为数据来预测是否会违约，有利于商业银行防范和化解信用卡风险。

其中一个重要的表示问题是如何准确预测用户是否会发生还款逾期。为了解决这个问题，我们可以使用机器学算法，特别是决策树和K近邻(KNN)算法。文章浏览阅读6k次，点赞28次，收藏35次。本项目旨在使用机器学等算法构建信用卡违约预测模型，主要应用在金融相关领域。

在信用卡逾期数据分析中，常用的信用卡人口模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。这些模型可以帮助预测信用卡持卡人是否有逾期行为。

首先，需要说明的利息是，分析信用卡逾期数据需要考虑很多因素，包括个人特征、信用记录、财务状况等多方面因素，因此，在进行有序回归分析前。

本文中我们介绍了决策树和随机森林的是否概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)。

调用pyspark.ml库对信用卡逾期进行预测 导包 frompysparkimportSparkConf。