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风险预测模型原理

news 2025/9/22 7:02:37

风险预测模型原理-代码实现

临时起意，后续整理

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风险预测模型是用于评估和预测在未来事件中可能发生的风险的数学或统计模型。它广泛应用于金融、保险、医疗、工程等领域，以帮助决策者提前了解潜在的风险并采取相应的措施。常见的风险预测模型包括：

Logistic回归模型：用于分类问题，可以预测某个事件（如违约、疾病发生）的概率。
决策树和随机森林：可用于分类或回归问题，特别适合处理复杂的、非线性的风险预测任务。
神经网络模型：复杂非线性数据中的高效预测方法，适合大规模数据的风险分析。
贝叶斯模型：通过贝叶斯概率理论进行风险评估，结合先验知识和观察数据。
时间序列分析模型：如ARIMA模型，适用于金融领域中的价格波动预测等。

风险预测模型的实现步骤：

数据收集与处理：收集历史数据，对数据进行清洗、标准化处理。
选择特征：选择与目标相关的重要特征。
模型选择：根据任务选择适合的模型，如Logistic回归、随机森林等。
模型训练：使用训练集训练模型，找到最优参数。
模型评估：用测试集评估模型的性能，通过精确度、召回率、AUC等评估指标验证模型的有效性。

风险预测模型的Python代码实现

以下是一个基于Logistic回归的风险预测模型示例，预测客户是否会发生违约（此模型适用于二分类问题）：

数据准备

假设我们有一个金融数据集，包含客户的信用评分、收入、年龄等变量，并且目标变量是客户是否违约（0 表示未违约，1 表示违约）。

实现代码

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, roc_auc_score, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# Step 1: Load the dataset
# 这里假设数据集是CSV文件
data = pd.read_csv('credit_risk_data.csv')# Step 2: Data preprocessing (Handling missing values, encoding categorical data)
# 假设有缺失值，用均值填充
data.fillna(data.mean(), inplace=True)# 将类别变量（如性别）进行独热编码
data = pd.get_dummies(data, drop_first=True)# Step 3: Feature selection
# 假设数据有特征列'credit_score', 'income', 'age' 等，以及目标列 'default'
X = data[['credit_score', 'income', 'age']]  # 特征变量
y = data['default']  # 目标变量# Step 4: Split the dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Step 5: Standardize the features
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# Step 6: Build and train the Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)# Step 7: Model prediction
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1]# Step 8: Model evaluation
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob)print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'ROC-AUC: {roc_auc}')
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))# Step 9: Plot ROC curve
from sklearn.metrics import roc_curvefpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_prob)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(fpr, tpr, label=f'ROC Curve (AUC = {roc_auc:.2f})')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label='Random Guess')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve')
plt.legend()
plt.show()