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如果这些个人信息被滥用或泄露，将会给客户带来极大的损失。其次，在使用模型进行预测时，模型的公正性也是一个重要问题。如果模型存在歧视性。模型构建与评价 模型监控 CRISP-DM 1.目理解 原始数据中Loans.status表示贷款客户的还款状态，其中A代表合同止，没问题；B代表合同止，贷款没有支付；C代表合同处于执行期。

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一种数据科学方法，民生逾期五天人工催收用于预测和了解申请人的个人资料，以最大程度地降低未来贷款违约的风险。 关于该目 该数据集包含有关信贷申请人的信息。在全球围内。本文借着制作贷款违约预测模型，对数据挖掘也进行一定的分析，假设我们对某金融公司的数据经过了抽取和清洗，得到了数据集smbl，该数据包含6000条观测，14个变量。

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第三步:在模型中输入新用户信息即可得到预测结果。 二、数据处理 本案例数据文件来自于一家网络贷款公司，消费贷款逾期收到短信本文仅选择部分数据进行使用。+ 当月M6的贷款余额/往前推六期的总贷款余额 13.账龄分析Vintage 统计每个月新增放款在之后各月的逾期情况 解读模型评估指标 在建好模型后。

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