一、 貸款批準預測數據集

1. 數據探索與理解

prompt 1:

這是訓練數據，目的是貸款批準預測數據集上訓練的深度學習模型生成的數據，旨在使用借款人信息預測貸款批準結果，它通過模擬真實貸款審批場景，幫助金融機構評估借款人風險。
請展示訓練基本信息（數據維度、特征類型、缺失值情況）

prompt 2:

請生成數據集的描述性統計摘要?

prompt 3:

在這些變量中，請識別數值型和分類型變量?

prompt 4:

請檢查目標變量（貸款批準狀態）的分布情況?

?prompt 5:

請分析各特征的數據質量和異常值

?prompt 6:

prompt 7:

請問要如何處理這些異常值？

prompt 8:

請按如下方法處理：

1. person_age（年齡）

當前方法： 設定18-100歲范圍，超出部分刪除或替換 評估： ? 合適，但需要優化 改進建議：

• 保留18-85歲作為更合理的范圍（考慮貸款業務實際）

• 對于異常值建議使用中位數替換而非刪除，避免數據丟失

• 可以創建異常值標識特征，保留異常信息

2. person_income（收入）

當前方法： 分位數截斷 + 對數變換 評估： ? 很好的方法 改進建議：

• 建議使用99%分位數進行截斷，保留更多正常的高收入樣本

• 對數變換前建議先處理0值（加小常數或使用log1p）

• 可以考慮按地區或行業分層處理，避免一刀切

3. person_emp_length（工作年限）

當前方法： 設定0-50年范圍 評估： ? 合適，但可以更精細 改進建議：

• 考慮與年齡的邏輯關系：工作年限不應超過（年齡-16）

• 對于負值和缺失值，建議使用0填充（表示無工作經驗）

• 創建工作經驗分組特征（0年、1-5年、6-15年、16+年）

4. loan_amnt（貸款金額）

當前方法： 業務規則 + 分位數截斷 評估： ? 合適 改進建議：

• 結合收入水平設定動態上限（如不超過年收入的10倍）

• 考慮貸款類型的影響（不同類型貸款金額范圍不同）

• 使用99.5%分位數截斷，保留合理的大額貸款

5. loan_int_rate（貸款利率）

當前方法： 設定合理范圍 + 分位數截斷 評估： ? 合適，需要結合市場情況 改進建議：

• 根據數據收集時間設定歷史合理范圍（如2%-30%）

• 考慮利率與風險等級的關系，異常高利率可能有業務含義

• 可以標記而非直接截斷極端利率

6. loan_percent_income（貸款占收入比例）

當前方法： 設定0%-100%范圍 評估： ?? 需要修正 改進建議：

• 關鍵問題：貸款占收入比例可能合理超過100%（如購房貸款）

• 建議設定0%-500%的范圍，或使用99%分位數截斷

• 重點關注0值的處理（可能表示高收入或數據錯誤）

7. cb_person_cred_hist_length（信用歷史長度）

當前方法： 保持原狀 評估： ? 合適 改進建議：

• 檢查是否存在負值或超過年齡的情況

• 建議最大值不超過（年齡-18）歲

?

2. 特征分析與可視化

prompt 9:

請針對借款人特征進行單變量分析：

年齡分布及其與貸款批準的關系

收入水平分布（包括年收入、月收入等相關指標）

工作年限分布及穩定性分析

房屋擁有情況分析

其他重要特征的分布情況

prompt 10:

請做雙變量分析

各特征與貸款批準結果的相關性分析
收入與年齡的交互效應分析
工作年限與收入的關系
房屋擁有情況對批準率的影響
使用相關性熱力圖展示特征間關系

?

prompt 11:

現在引入test數據集，請查看兩個數據集的基本信息（形狀、特征、數據類型） 檢查train和test的特征一致性，確認test集是否包含目標變量

?prompt 12:

prompt 12:

基于您的情況，下一步的關鍵任務是解決特征一致性問題。這是一個嚴重的數據預處理問題，必須立即解決。
🚨 當前問題分析
核心問題： Train集有19列，Test集只有12列，說明：

Train數據已經進行了特征工程（衍生了7個新特征）
Test數據還是原始狀態
兩個數據集無法直接用于建模

請立即執行下面的步驟
步驟1：診斷特征差異
首先明確哪些是原始特征，哪些是衍生特征：
步驟2：重新統一處理
關鍵決策： 需要重新對兩個數據集進行同步的特征工程
有兩種選擇：
選擇A（推薦）： 重新加載原始train數據，與test數據一起處理
選擇B： 基于現有train數據，反向工程出test數據的特征
步驟3：創建統一處理流程
確保所有特征工程步驟在兩個數據集上完全相同地執行
??重要提醒
絕對不能做的事：

不能刪除train中的衍生特征來"匹配"test
不能單獨為test創建不同的特征工程邏輯
不能忽略這個問題直接建模

必須做的事：

確保特征工程的完全一致性
驗證處理后兩個數據集的特征匹配
檢查數據分布的一致性

請先執行特征對比分析，然后我們根據具體的特征差異來制定詳細的修復方案。這一步完成后，才能繼續進行EDA和建模工作。

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?prompt 13:

請驗證數據分布的一致性

prompt 14:

請繼續對train數據進行多變量分析

不同特征組合對貸款批準的綜合影響
識別高風險和低風險借款人群體
分析特征交互作用

3. 風險評估分析?

prompt 15:

現在進行風險評估分析，請重點分析以下風險因素：

識別導致貸款拒絕的主要因素
分析不同收入水平的批準率差異
評估年齡對貸款批準的影響模式
工作穩定性（工作年限）的風險指示作用
資產狀況（房屋擁有）的風險緩解效果

4. 機器學習建模

?prompt 16:

為了構建貸款批準預測模型，請先進行數據預處理

處理缺失值（填充策略選擇和justification）
特征編碼（分類變量處理）
特征標準化/歸一化
特征選擇和工程

prompt 17:

請進行特征選擇和工程

?

prompt 18:

現在進行模型開發，數據集劃分train集和test集
請嘗試以下算法：

邏輯回歸（baseline模型）
隨機森林
梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）
支持向量機
神經網絡

prompt 19:

嘗試使用XGBoost模型

prompt 20:

繼續使用LightGBM模型

prompt 21:

在現有的模型中，請進行模型評估，
使用適當的評估指標（準確率、精確率、召回率、F1-score、AUC-ROC）
生成混淆矩陣和分類報告
繪制ROC曲線和PR曲線
交叉驗證評估模型穩定性

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prompt 22:

請總結上面的分析結果，
請做結果展示并確保分析結果包含：

清晰的數據可視化圖表（使用seaborn/matplotlib）
詳細的統計分析結果解釋
模型性能對比表格
特征重要性排序和解釋
商業價值和實施建議

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