利用决策树和规则进行分类：银行贷款风险识别

# 利用决策树和规则进行分类：银行贷款风险识别 ## 1. C5.0算法概述 C5.0算法在剪枝方面有其独特优势，它会使用合理的默认值自动处理许多决策。其整体策略是后剪枝，即先构建一个过度拟合训练数据的大树，然后移除对分类错误影响较小的节点和分支。在某些情况下，还会将整个分支上移或用更简单的决策替代，这分别被称为子树提升和子树替换。 找到过拟合和欠拟合之间的平衡是一门艺术。若模型准确性至关重要，不妨花些时间尝试不同的剪枝选项，看是否能提高测试数据集的性能。C5.0算法的一大优点是很容易调整训练选项。 ## 2. 应用场景：银行贷款风险识别 2007 - 2008年的全球金融危机凸显了银行实践中透明度和严谨性的重要性。由于信贷供应受限，银行收紧了贷款系统，并借助机器学习更准确地识别高风险贷款。 决策树因其高准确性和能用通俗易懂的语言构建统计模型的能力，在银行业得到广泛应用。许多国家的政府会仔细监管贷款业务的公平性，银行高管必须能够解释为何拒绝一位申请人的贷款申请，而批准另一位的申请。这一信息对希望了解自己信用评级为何不理想的客户也很有用。 自动化信用评分模型可能用于信用卡邮寄和即时在线审批流程。接下来，我们将使用C5.0决策树开发一个简单的信用审批模型，并探讨如何调整模型结果以减少导致财务损失的错误。 ## 3. 构建信用审批模型步骤 ### 3.1 收集数据 我们构建信用模型的目的是识别与贷款违约高风险相关的因素。为此，需要获取过去银行贷款的数据，以及在信用申请时可获取的贷款申请人信息。 来自汉堡大学的Hans Hofmann捐赠给UCI机器学习库（http://archive.ics.uci.edu/ml ）的数据集包含了从德国一家信贷机构获得的贷款信息。该信用数据集包含1000个贷款示例，以及一组表示贷款和贷款申请人特征的数值和名义特征，还有一个类别变量表示贷款是否违约。 ### 3.2 探索和准备数据 - **导入数据**：使用`read.csv()`函数导入数据，并设置`stringsAsFactors = TRUE`，将所有字符类型的列自动转换为因子。 ```R credit <- read.csv("credit.csv", stringsAsFactors = TRUE) ``` - **查看数据结构**：使用`str()`函数查看数据的基本信息。 ```R str(credit) ``` 输出显示有1000个观测值和17个特征，包括因子和整数数据类型。 - **分析关键特征**：查看一些可能预测违约的贷款特征，如申请人的支票和储蓄账户余额，它们被记录为分类变量。 ```R table(credit$checking_balance) table(credit$savings_balance) ``` 结果如下： | 支票账户余额 | 数量 | | --- | --- | | < 0 DM | 274 | | > 200 DM | 63 | | 1 - 200 DM | 269 | | unknown | 394 | | 储蓄账户余额 | 数量 | | --- | --- | | < 100 DM | 603 | | > 1000 DM | 48 | | 100 - 500 DM | 103 | | 500 - 1000 DM | 63 | | unknown | 183 | 部分贷款特征是数值型的，如贷款期限和申请的信贷金额。 ```R summary(credit$months_loan_duration) summary(credit$amount) ``` 贷款金额从250 DM到18420 DM不等，期限为4到72个月，中位数金额为2320 DM，中位数期限为18个月。 数据集中有30%的贷款违约。 ```R table(credit$default) ``` - **创建随机训练和测试数据集**：将数据分为训练集和测试集，使用90%的数据进行训练，10%进行测试。由于信用数据集相对较小，且预测贷款违约是一项具有挑战性的学习任务，所以需要尽可能多的训练数据，同时保留足够的测试样本。 由于信用数据集不是随机排序的，不能简单地按顺序划分数据集。我们使用`sample()`函数进行随机抽样，并设置种子值以确保结果可重复。 ```R set.seed(9829) train_sample <- sample(1000, 900) credit_train <- credit[train_sample, ] credit_test <- credit[-train_sample, ] ``` 检查训练集和测试集