LGB模型用于预测购房贷款违约

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LGB模型用于预测购房贷款违约

在房地产市场中，购房贷款违约是一项重要的风险问题。为了解决这个问题，我们可以使用机器学习算法来预测购房贷款违约的可能性。其中，LightGBM（LGB）是一种常用的梯度提升框架，适用于处理大规模数据集和高维特征。本文将介绍如何使用LGB模型来预测购房贷款违约，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包含购房贷款的各种特征，如借款人的个人信息、借款金额、贷款利率、借款期限等。此外，数据集还应该包含目标变量，即购房贷款是否违约的标签。可以使用历史购房贷款数据来构建这个数据集。

接下来，我们将使用Python编程语言和LGB库来构建购房贷款违约预测模型。首先，我们需要导入所需的库：

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以加载数据集并进行数据预处理。这包括处理缺失值、类别型特征的编码和数据集的划分。这里我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集：