python风控建模实战lendingClub_2026年版

lendingclub背景介绍

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近年来,中国网络借贷平台发展迅速,也因为其高风险在社会上备受关注。网络借贷平台作为信息中介承担着保证借款人信息真实、准确、完整、及时的责任,它不仅要对信息进行收集、审核,还需要对信息做出评价,即信用评级,最后准确全面的披露出来。本文通过对美国lendingclub借贷平台建模，量化评估借贷人信用风险，为银行等金融机构减少损失。

Lending Club2020年已经从P2P转型数字银行业务，因此LendingClub最新数据为2020年。

历经13年累计292万美国人网络贷款数据有巨大海量价值。作者大力呼吁关注Lending Club数据集。Lending Club数据集收集了292万美国人（1/10人口）的网络贷款数据，跨时13年，包含年龄，收入，职位，地理位置，贷款目的，信用评级等海量信息。Lending Club数据集可用于我们对美国人的经济，人口，社会，工作，政治的数据分析和用户画像。深度挖掘信息还可用于军事决策和我国对美国外交政策制定的辅助依据。

LendingClub2020年数据一览，数据量14万+，变量120+。此数据集样本量大，变量丰富，是论文科研，企业调研，政府对美国宏观经济分析好题材。

lendingclub相关论文

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lendingclub在学术论文上属于热点话题，如《P2P网络借贷的借款人信用评价研究》论文就是以lendingclub为数据集建模，有487个下载量。

lendingclub课程介绍

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《python风控建模实战lendingClub》课程旨在利用catboost，xgboost，lightgbm集成树算法建立LendingClub违约预测模型，并将其与Logistic回归模型进行比较。数据包含用户贷款的完整贷款变量，包括当前贷款状态（当前、逾期、全额支付等）和最新付款信息。数据集高度不平衡。

讲师介绍

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讲师：Toby，持牌照消费金融模型专家，发明金融模型算法专利;重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司创始人，官网www.mlpaper.cn;和中科院，清华大学，银行，医学院等平台保持长期项目合作。擅长金融风控领域的Python机器学习建模。

课程特点

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0.普惠金融：上万元训练营培训课程压缩到几百元

1.优质课程，170+节课，实时更新，非市面上几十集快餐教学

2.支持脚本，原始数据下载

3.画质采用高清分辨率

4.支持邮件答疑，提供售后技术问题答疑

5.网易云课堂A级优质课，多次评为严选课程

商务联系

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