线性回归是数理统计中的回归分析方法,可以确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。本文通过农业贷款的历史发放情况,使用该方法实现贷款发放预测。
背景信息
农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过历史贷款数据(包括贷款人的年收入、种植作物种类及历史借贷信息等)构建经验模型,并预测受贷人的还款能力。
说明 本实验数据为虚构,仅供学习。
数据集
本实验的数据集包括如下字段。
字段名 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
id | STRING | 数据唯一标识符。 |
name | STRING | 用户名。 |
region | STRING | 用户所属地区,从北到南排列。 |
farmsize | DOUBLE | 土地面积。 |
rainfall | DOUBLE | 降雨量。 |
landquality | DOUBLE | 土地质量,该参数取值越大越好。 |
farmincome | DOUBLE | 年收入。 |
maincrop | STRING | 种植作物的种类。 |
claimtype | STRING | 贷款类型。 |
claimvalue | DOUBLE | 贷款金额。 |
基于回归算法预测农业贷款发放
- 进入PAI-Studio控制台。
- 登录PAI控制台。
- 在左侧导航栏,选择 。
- 在PAI可视化建模页面,单击进入机器学习。
- 构建实验。
- 运行实验并查看输出结果。
- 单击画布上方的运行。
- 实验运行结束后,右键单击画布中的受贷人_过滤与映射,在快捷菜单,单击查看数据,即可查看可以为其发放贷款的用户。
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