credit_default_prediction/ │ ├── data/ # 数据文件夹 │ ├── raw/ # 原始数据 │ └── processed/ # 处理后的数据 │ ├── src/ # 源代码 │ ├── __init__.py │ ├── data/ # 数据处理相关代码 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── preprocessing.py │ │ └── feature_engineering.py │ │ │ ├── models/ # 模型相关代码 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── train.py │ │ └── evaluate.py │ │ │ └── visualization/ # 可视化相关代码 │ ├── __init__.py │ └── plots.py │ ├── notebooks/ # Jupyter notebooks │ └── model_development.ipynb │ ├── requirements.txt # 项目依赖 └── README.md # 项目说明文档安装依赖
pip install -r requirements.txt- 运行模型训练：
python src/models/train.py详细说明
数据预处理
- 处理缺失值
- 特征编码（标签编码和独热编码）
- 数据集划分
模型训练
- 使用随机森林分类器
- 包含默认参数训练
- SHAP值解释模型预测
特征工程
- 连续特征处理
- 离散特征编码
- 特征重要性分析
注意事项
- 所有模块导入都使用相对导入或绝对导入
- 主要执行文件都包含
if __name__ == "__main__":语句 - 配置文件分离，避免硬编码
- 使用日志记录而不是print语句
依赖说明
- pandas
- numpy
- scikit-learn
- matplotlib
- seaborn
- shap
@浙大疏锦行
