逻辑回归模型及算法实例

逻辑回归模型应用领域

逻辑回归模型广泛应用于多个领域，包括病人疾病诊断、客户违约预测、客户流失预测和企业经营风险评估等。

逻辑回归基本概念

逻辑回归是用于分类的机器学习算法，特别适用于二分类问题。它通过拟合逻辑函数来预测事件发生的概率，而不是进行回归分析。

逻辑回归模型构建步骤

• 数据框构建
• 特征工程，包括分箱处理
• 搭建机器学习框架，其中可包括数据标准化
• 构建逻辑回归模型并进行评估

逻辑回归模型的应用测试

提供了一个逻辑回归模型应用的函数例子，该函数可以接受用户信息作为输入，通过模型预测用户的违约概率，并给出预测结果。

完整代码解析与运行结果

介绍了构建逻辑回归模型的完整代码，包括数据预处理、模型训练、预测以及评估模型的性能（如ROC曲线和AUC值）。

模型的延伸：评分卡模型

逻辑回归可用于构建评分卡模型，这在银行业务中尤其常见。评分卡模型通过特征分箱、计算WOE编码和IV值来选择重要特征，并结合ODDS计算评分。评分卡分为申请评分卡（A卡）、行为评分卡（B卡）和催收评分卡（C卡），根据不同场景选择不同特征。

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文章来源：

Python学习杂记

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