一、 贷款批准预测数据集

1. 数据探索与理解

prompt 1:

这是训练数据，目的是贷款批准预测数据集上训练的深度学习模型生成的数据，旨在使用借款人信息预测贷款批准结果，它通过模拟真实贷款审批场景，帮助金融机构评估借款人风险。
请展示训练基本信息（数据维度、特征类型、缺失值情况）

prompt 2:

请生成数据集的描述性统计摘要 

prompt 3:

在这些变量中，请识别数值型和分类型变量 

prompt 4:

请检查目标变量（贷款批准状态）的分布情况 

 prompt 5:

请分析各特征的数据质量和异常值

 prompt 6:

prompt 7:

请问要如何处理这些异常值？

prompt 8:

请按如下方法处理：

1. person_age（年龄）

当前方法： 设定18-100岁范围，超出部分删除或替换 评估： ✅ 合适，但需要优化 改进建议：

• 保留18-85岁作为更合理的范围（考虑贷款业务实际）

• 对于异常值建议使用中位数替换而非删除，避免数据丢失

• 可以创建异常值标识特征，保留异常信息

2. person_income（收入）

当前方法： 分位数截断 + 对数变换 评估： ✅ 很好的方法 改进建议：

• 建议使用99%分位数进行截断，保留更多正常的高收入样本

• 对数变换前建议先处理0值（加小常数或使用log1p）

• 可以考虑按地区或行业分层处理，避免一刀切

3. person_emp_length（工作年限）

当前方法： 设定0-50年范围 评估： ✅ 合适，但可以更精细 改进建议：

• 考虑与年龄的逻辑关系：工作年限不应超过（年龄-16）

• 对于负值和缺失值，建议使用0填充（表示无工作经验）

• 创建工作经验分组特征（0年、1-5年、6-15年、16+年）

4. loan_amnt（贷款金额）

当前方法： 业务规则 + 分位数截断 评估： ✅ 合适 改进建议：

• 结合收入水平设定动态上限（如不超过年收入的10倍）

• 考虑贷款类型的影响（不同类型贷款金额范围不同）

• 使用99.5%分位数截断，保留合理的大额贷款

5. loan_int_rate（贷款利率）

当前方法： 设定合理范围 + 分位数截断 评估： ✅ 合适，需要结合市场情况 改进建议：

• 根据数据收集时间设定历史合理范围（如2%-30%）

• 考虑利率与风险等级的关系，异常高利率可能有业务含义

• 可以标记而非直接截断极端利率

6. loan_percent_income（贷款占收入比例）

当前方法： 设定0%-100%范围 评估： ⚠️ 需要修正 改进建议：

• 关键问题：贷款占收入比例可能合理超过100%（如购房贷款）

• 建议设定0%-500%的范围，或使用99%分位数截断

• 重点关注0值的处理（可能表示高收入或数据错误）

7. cb_person_cred_hist_length（信用历史长度）

当前方法： 保持原状 评估： ✅ 合适 改进建议：

• 检查是否存在负值或超过年龄的情况

• 建议最大值不超过（年龄-18）岁

2. 特征分析与可视化

prompt 9:

请针对借款人特征进行单变量分析：

年龄分布及其与贷款批准的关系

收入水平分布（包括年收入、月收入等相关指标）

工作年限分布及稳定性分析

房屋拥有情况分析

其他重要特征的分布情况

prompt 10:

请做双变量分析

各特征与贷款批准结果的相关性分析
收入与年龄的交互效应分析
工作年限与收入的关系
房屋拥有情况对批准率的影响
使用相关性热力图展示特征间关系

prompt 11:

现在引入test数据集，请查看两个数据集的基本信息（形状、特征、数据类型） 检查train和test的特征一致性，确认test集是否包含目标变量

 prompt 12:

prompt 12:

基于您的情况，下一步的关键任务是解决特征一致性问题。这是一个严重的数据预处理问题，必须立即解决。
🚨 当前问题分析
核心问题： Train集有19列，Test集只有12列，说明：

Train数据已经进行了特征工程（衍生了7个新特征）
Test数据还是原始状态
两个数据集无法直接用于建模

请立即执行下面的步骤
步骤1：诊断特征差异
首先明确哪些是原始特征，哪些是衍生特征：
步骤2：重新统一处理
关键决策： 需要重新对两个数据集进行同步的特征工程
有两种选择：
选择A（推荐）： 重新加载原始train数据，与test数据一起处理
选择B： 基于现有train数据，反向工程出test数据的特征
步骤3：创建统一处理流程
确保所有特征工程步骤在两个数据集上完全相同地执行
⚠️重要提醒
绝对不能做的事：

不能删除train中的衍生特征来"匹配"test
不能单独为test创建不同的特征工程逻辑
不能忽略这个问题直接建模

必须做的事：

确保特征工程的完全一致性
验证处理后两个数据集的特征匹配
检查数据分布的一致性

请先执行特征对比分析，然后我们根据具体的特征差异来制定详细的修复方案。这一步完成后，才能继续进行EDA和建模工作。

 prompt 13:

请验证数据分布的一致性

prompt 14:

请继续对train数据进行多变量分析

不同特征组合对贷款批准的综合影响
识别高风险和低风险借款人群体
分析特征交互作用

3. 风险评估分析 

prompt 15:

现在进行风险评估分析，请重点分析以下风险因素：

识别导致贷款拒绝的主要因素
分析不同收入水平的批准率差异
评估年龄对贷款批准的影响模式
工作稳定性（工作年限）的风险指示作用
资产状况（房屋拥有）的风险缓解效果

4. 机器学习建模

 prompt 16:

为了构建贷款批准预测模型，请先进行数据预处理

处理缺失值（填充策略选择和justification）
特征编码（分类变量处理）
特征标准化/归一化
特征选择和工程

prompt 17:

请进行特征选择和工程

prompt 18:

现在进行模型开发，数据集划分train集和test集
请尝试以下算法：

逻辑回归（baseline模型）
随机森林
梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）
支持向量机
神经网络

prompt 19:

尝试使用XGBoost模型

prompt 20:

继续使用LightGBM模型

prompt 21:

在现有的模型中，请进行模型评估，
使用适当的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC-ROC）
生成混淆矩阵和分类报告
绘制ROC曲线和PR曲线
交叉验证评估模型稳定性

prompt 22:

请总结上面的分析结果，
请做结果展示并确保分析结果包含：

清晰的数据可视化图表（使用seaborn/matplotlib）
详细的统计分析结果解释
模型性能对比表格
特征重要性排序和解释
商业价值和实施建议