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Demo使用以及过程论文

application_record.csv

字段名	解释	备注
ID	客户号	是一串纯数字字符串
CODE_GENDER	性别	M:男性 F:女性
FLAG_OWN_CAR	是否有车	Y:有 N:无
FLAG_OWN_REALTY	是否有房产	Y:有 N:无
CNT_CHILDREN	孩子个数	INT
AMT_INCOME_TOTAL	年收入	INT
NAME_INCOME_TYPE	收入类别	Working : 打工收入 Commercial associate : 经商收入 Pensioner : 养老金 State servant : 公务员收入 Student : 学生零花钱
NAME_EDUCATION_TYPE	教育程度	Higher education : 受过高等教育(本科以上) Secondary / secondary special : 高中/大专 Incomplete higher : 受过高等教育，未毕业(本科辍学) Lower secondary : 初中 Academic degree : 至少本科
NAME_FAMILY_STATUS	婚姻状态	Married : 已结婚 Single / not married : 单身/未结婚 Civil marriage : 已订婚 Separated : 离异 Widow : 丧偶
NAME_HOUSING_TYPE	居住方式	House / apartment : 住在自己的房屋,公寓 With parents : 和父母一起居住 Municipal apartment : 住在市政公寓 Rented apartment : 租房子住 Office apartment : 办公公寓/员工宿舍 Co-op apartment : 住房合作社
DAYS_BIRTH	生日	0为当日，日期向前计算，比如-28为28天前出生
DAYS_EMPLOYED	开始工作日期	0为当日，日期向前计算，比如-28为28天前开始工作
FLAG_MOBIL	是否有手机	Y:有 N:无
FLAG_WORK_PHONE	是否有工作电话	Y:有 N:无
FLAG_PHONE	是否有电话	Y:有 N:无
FLAG_EMAIL	是否有 email	Y:有 N:无
OCCUPATION_TYPE	职业	Laborers : 打工者 Core staff : 企业高层员工 Sales staff : 销售业员工 Managers : 经理 Drivers : 司机 Security staff : 安保人员 Medicine staff : 医疗工作者 Accountants : 会计 High skill tech staff : 高级技工 Cleaning staff : 清洁行业工人 Private service staff : 私人服务职工 Cooking staff : 餐饮业从业员 Low-skill Laborers : 低技能体力劳动者 Secretaries : 秘书 Waiters/barmen staff : 服务员 HR staff : 企业人事部员工 Realty agents : 房地产经纪人 IT staff : IT行业从业人事
CNT_FAM_MEMBERS	家庭人数	INT

credit_record.csv

字段名	解释	备注
ID	客户号
MONTHS_BALANCE	记录月份	已抽取数据月份为起点，向前倒退，0为当月，-1为前一个月，依次类推
STATUS	状态	0:1-29 天逾期 1:30-59 天逾期 2:60-89 天逾期 3:90-119 天逾期 4:120-149 天逾期 5:150天以上逾期或坏账、核销 C: 当月已还清 X: 当月无借款

项目目录结构

├─.DS_Store  
├─introduction.ipynb  //说明文件
├─README.md  
├─src  
|  ├─trainedModel  //各个模型训练好之后导出的外部存储文件
|  |      ├─dnn.pt  
|  |      ├─lightgbm.pickle  
|  |      ├─lr.pickle  
|  |      ├─rf.pickle  
|  |      ├─svc.pickle  
|  |      └xg.pickle  
|  ├─TraditionalAlgorithm  //传统机器学习算法
|  |          ├─.DS_Store 
|  |          ├─fraud_detection.ipynb //各个算法的ipy
|  |          ├─fraud_detection.py //各个算法的py
|  |          ├─ml_detection.ipynb //数据统计和处理的ipy
|  |          ├─xb_fraud_detection.ipynb //xgboost
|  |          ├─.ipynb_checkpoints
|  |          |         └fraud_detection-checkpoint.ipynb //运行结果
|  ├─DNN  //DNN多层神经网络
|  |  ├─annealingTuning.py  //退火超参数寻优
|  |  ├─bpNeuralNetworks.py //bp神经网络
|  |  ├─confusionMatrix.py //混淆矩阵
|  |  ├─originalDataInfo.py //原数据信息统计
|  |  ├─transCoding.py //编码
├─data //数据
|  ├─credit.csv //原始数据的合并
|  ├─featureEngineering.csv //特征工程之后的数据
|  ├─undersampling.csv //欠采样数据
|  ├─UNDERSAMPLING //欠采样数据的DataFrames直接导出
|  |       ├─X_b.csv
|  |       ├─X_test.csv
|  |       ├─Y_b.csv
|  |       └Y_test.csv
|  ├─SMOTEENN //SMOTE+ENN的DataFrames直接导出
|  |    ├─X_b.csv
|  |    ├─X_test.csv
|  |    ├─Y_b.csv
|  |    └Y_test.csv
|  ├─ORIGIN //原始数据
|  |   ├─application_record.csv
|  |   └credit_record.csv