決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風(fēng)險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。
由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個預(yù)測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。
Entropy = 系統(tǒng)的凌亂程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。
這一度量是基于信息學(xué)理論中熵的概念。

決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節(jié)點代表一種類別。

分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。
他是一種監(jiān)管學(xué)習(xí)，所謂監(jiān)管學(xué)習(xí)就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那么通過學(xué)習(xí)得到一個分類器，這個分類器能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的對象給出正確的分類。
這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)就被稱之為監(jiān)督學(xué)習(xí)。

#!/usr/bin/env python# coding: utf-8#def payment(balance, pay, annualInterestRate=.2): monthlyInterestRate = annualInterestRate / 12.0 def _trysolution(monthlypayment): unpaidbalance = balance for mn in xrange(1, 13): unpaidbalance -= monthlypayment unpaidbalance = monthlyInterestRate * unpaidbalance return unpaidbalance python -u "qa.py"#~ 310#~ 440#~ 360#~ 450#~ ：Exit code: 0 Time: 0.067

一般若是非主觀意愿的逾期的話，是可以提交材料證明，讓銀行修改逾期的。

只要自己的征信良好，一般降額也可以恢復(fù)的。

征信的不良記錄保存時間是5年，到期自動消除，建議可以繼續(xù)使用信用卡則2年內(nèi)可以覆蓋之前的記錄。

現(xiàn)今正規(guī)的網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)都跟征信掛鉤，不要逾期影響到個人征信。

建議在深查數(shù)據(jù)上獲取一份自己的信用報告，查清逾期記錄，盡快還款。

就是你有交通銀行的信用卡存在賬單逾期、尚未還款的情況。

收到這樣的短信后盡快與銀行核實自己的信用卡賬單情況，如果確實逾期未還款，應(yīng)盡快全額還款，并與銀行說明并非惡意欠款。

大部分銀行對信用卡還款一般有1至3天的寬限期，但如果超過寬限期仍逾期未還，將會在個人征信報告上留下不良信用記錄。

擴(kuò)展資料：
信用卡逾期不還的后果：
信用卡逾期后的第二天，銀行內(nèi)部系統(tǒng)就會出現(xiàn)你的名字，行長和風(fēng)控都會看到。
而且不可避免的會影響到信用，在個人征信報告上留下不良信用記錄。
一旦留下不良信用記錄，就可能會被保留3年-7年。
如果逾期情節(jié)嚴(yán)重，辦房貸、車貸都會受到影響。

如果長時間逾期不還，甚至惡意拖欠，更有可能面對法律的制裁，最嚴(yán)重的還會面臨牢獄之災(zāi)。

根據(jù)最高人民法院、最高人民檢察院《關(guān)于辦理妨害信用卡管理刑事案件具體應(yīng)用法律若干問題的解釋》第六條規(guī)定，持卡人以非法占有為目的，超過規(guī)定限額或者規(guī)定期限透支，并經(jīng)發(fā)卡銀行兩次催收后超過三個月仍不歸還的，應(yīng)認(rèn)定為惡意透支。

惡意透支數(shù)額較大的，逾期不還可追究刑事責(zé)任。
《刑法》第196條規(guī)定，惡意透支信用卡，進(jìn)行信用卡詐騙活動，數(shù)額較大的，處五年以下有期徒刑或者拘役，并處二萬元以上二十萬元以下罰金。

參考資料來源：人民網(wǎng)-人行征信系統(tǒng)不良信用記錄終止后還將保留5年

如果上報了，估計會造成當(dāng)月賬單的逾期，只要不是惡意不還款的話，信用是沒有什么大問題的~對以后沒什么影響的

python計算各省平均逾期率-python 平均差

各省平均逾期率-Python 平均差 隨著金融科技的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是最寶貴的財富。而各省平均逾期率，則是衡量一個地區(qū)信用風(fēng)險的重要指標(biāo)。那么，我們?nèi)绾瓮ㄟ^Python來計算各省平均逾期率呢？ 首先，我們需要收集各省的平均逾期數(shù)據(jù)。一般情況下，金融機(jī)構(gòu)會在其內(nèi)部系統(tǒng)中保存這一數(shù)據(jù)。但是，有時候由于各種原因，某些省份的數(shù)據(jù)可能缺失。此時，我們可以通過第三方數(shù)據(jù)平臺來獲取這些數(shù)據(jù)，例如中國人民銀行征信中心或全國銀行間市場征信系統(tǒng)。 獲取到數(shù)據(jù)后，我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行......

信用逾期模型python(貸款逾期預(yù)測模型)

這是一個很技術(shù)的問題，通常來講信用風(fēng)險評估模型是由公司技術(shù)部門負(fù)責(zé)的，他們需要搭建系統(tǒng)，配置規(guī)則，分析數(shù)據(jù)，根據(jù)面向的客戶做出相應(yīng)的模型。就拿時下最火熱的互聯(lián)網(wǎng)金融來講，配置這樣的模型主要目的是評估借款人的欺詐風(fēng)險和預(yù)期風(fēng)險等等。不過，僅僅通過單個企業(yè)的模型有很大的局限性，畢竟企業(yè)數(shù)據(jù)的積累需要較長時間，而且數(shù)據(jù)也比集中在自己的行業(yè)，因此現(xiàn)在越來越多的互聯(lián)網(wǎng)金融客戶在搭建自己的信用評估模型和系統(tǒng)的時候，通常會選擇像杭州同盾科技這樣的第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)控反欺詐公司，將兩者的數(shù)據(jù)和風(fēng)控體系結(jié)合起來，最大......

python實現(xiàn)連續(xù)逾期次數(shù)-python 生成連續(xù)日期

隨著科技的發(fā)展,Python已經(jīng)成為了一種非常流行的編程語言。Python不僅具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計功能,還可以用于生成各種圖表和圖形。本文將介紹如何使用Python實現(xiàn)連續(xù)逾期次數(shù)和生成連續(xù)日期。 ## 一、實現(xiàn)連續(xù)逾期次數(shù) 連續(xù)逾期次數(shù)是指在一定時間內(nèi),某個人的逾期情況。這里我們可以使用Python的循環(huán)和條件語句來實現(xiàn)這個功能。假設(shè)我們需要記錄某個人的逾期情況,我們可以創(chuàng)建一個list來存儲這些逾期情況。而對于每個逾期情況,我們需要記錄逾期開始時間和逾期結(jié)束時間。當(dāng)逾期結(jié)束時間到達(dá)后......