基于逻辑回归算法构建模型预测信用卡申请结果

文章为实现对信用卡申请结果的正确分类,提出了完善申请机制的建议。通过分析逻辑回归算法原理,进行拟合分析,并构建模型以Kaggle提供的客户信息数据集为例验证算法模型分类结果的有效性。通过对逻辑回归算法模型的训练,将信用卡申请结果分为成功和失败两种情况,保存模型后验证待预测集,结果显示对于处理大数据有显著效果。由于逻辑回归算法模型在训练时需要选取最能决定分类结果的特征值,而特征值的选取存在难度,因此分类结果存在一定误差。实践证明,逻辑回归算法模型可以有效预测信用卡申请结果,提高申请效率。