在本项目“贷款批准预测分析：使用数据挖掘技术进行贷款批准预测”中，主要应用了多种数据挖掘技术，目标是准确预测贷款批准的可能性。项目的流程如下：

1. 数据预处理

数据预处理是数据挖掘中的重要步骤。此阶段中：

- 清洗数据：处理缺失值、异常值和重复值；

- 数据转换：对数值数据进行归一化或标准化处理；

- 变量编码：对分类变量使用独热编码 (One-Hot Encoding)，以确保数据格式适合模型输入。

2. 数据集划分

  • 将数据分为训练集和测试集（如70%/30%的比例）；
  • 或使用k折交叉验证，更有效地评估模型的泛化性能。

3. 模型选择与训练

选择适合的数据挖掘算法对数据进行训练。常见算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)，甚至是神经网络等。这些模型各有优势，选择基于数据特征和业务需求。

4. 模型评估

通过准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线等指标，评估模型在正确分类批准与拒绝贷款方面的表现。

5. 超参数优化

使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法调整模型的超参数，以提升预测性能。

6. 结果可视化

使用Matplotlib或Seaborn库绘制图形，展示预测结果和实际结果的对比；并通过特征重要性分析来识别对贷款批准最有影响的关键因素。

该项目通过数据预处理、模型选择、性能评估、参数优化和结果可视化等步骤，帮助金融机构实现精准的贷款批准预测，提高业务效率并加强风险控制。