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基于逻辑回归，Randomforest，XGBoost和Adaboost的贷款默认预测研究

在金融领域，信用风险是与抵押，信用卡和其他类型贷款有关的常见现象。总是有可能借款人不会全额偿还贷款。与贷款申请有关的风险评估是贷款机构在残酷市场和盈利能力中生存的主要问题。贷款机构每天从消费者那里收到许多贷款申请，但并非所有这些贷款都得到了批准。这些机构使用各种技术来评估申请人的信息，以便做出最佳选择。尽管如此，许多人未能每年支付贷款。贷方必须处理这种巨大损失[1]。人工智能技术可以实现深度挖掘和分析大数据，以应对金融技术带来的财务风险和挑战。与传统专家评级的缺点相比，用于预测银行信用贷款违约的机器学习模型表现更好[2]。人工智能可以利用大数据和机器学习技术来分析借款人的个人信息，信用记录和其他相关数据，从而帮助银行和其他金融机构评估信贷风险并做出更准确的贷款决策。作为一种新兴技术，人工智能无疑将成为金融业发展的巨大推动力。它将降低客户贷款的违约率，并使银行的资本流程过去正常，银行和其他金融机构经常使用人工分析来确定客户的信用。基于以前的数据，人工信用分析是一种效率低下且耗时的方法。它无法处理大量数据，例如机器学习。同时，人工信用分析的准确性远低于机器学习的准确性。机器学习可以发展更多自动化