Logistic回归在住房抵押贷款数据中的应用的中期报告.docx

Logistic回归在住房抵押贷款数据中的应用的中期报告
1.研究目标
本次研究的目标是探索利用Logistic回归对住房抵押贷款数据进行分类分析的可行性以及预测能力。
2.数据来源
本次研究所采用的数据来自某银行住房抵押贷款的数据集。其中包含着申请者个人信息、信用记录、家庭情况、抵押物信息、贷款金额等详细信息。
3.数据预处理
在进行分类分析之前，需要对原始数据进行一些处理，主要包括：
（1）缺失值处理：检查每个变量是否存在缺失值，对缺失值进行处理，可以选择平均值、中位数、众数等进行填充；
（2）异常值处理：检测是否存在异常值，可以采用箱线图或者3σ原则进行检测，对于异常值可以选择删除或者替换为平均值或中位数；
（3）变量选择：选择与分类变量相关性较高的自变量进行分析，可以采用Pearson相关系数矩阵进行检测，对于不相关的自变量可以剔除。
4.模型建立
根据经验，本次研究中选择了MaritalStatus、CreditScore、LoanAmount、LoanTerm、PropertyAge等变量作为自变量，LoanStatus作为因变量，采用Logistic回归模型进行建立，并进行模型参数优化。
5.模型评估
为了评估模型的预测能力，本次研究采用了混淆矩阵以及ROC曲线进行评估。同时还计算了准确率、召回率、F1值等评价指标，通过这些指标对模型的分类能力进行评估。
6.结论
本次研究表明，采用Logistic回归模型对住房抵押贷款数据进行分类分析是可行的，且具有较好的预测能力。同时，建立合适的模型需要充分考虑自变量的选择和模型参数的优化。