Исследование кредитных данных
Начнём с изучения набора данных cr_loan. В этом наборе столбец loan_status показывает, находится ли кредит в состоянии дефолта: 1 означает дефолт, 0 — его отсутствие.
Набор данных содержит и другие столбцы, многие из которых могут быть связаны со значениями в loan_status. Чтобы понять, как данные влияют на вероятность дефолта по кредиту, необходимо глубже исследовать их и эти взаимосвязи.
Изучение структуры данных и просмотр нескольких строк помогают лучше понять содержимое набора. Визуализации, в свою очередь, дают общее представление о данных, а также позволяют выявить важные тенденции и закономерности.
Набор данных cr_loan уже загружен в рабочую среду.
Это упражнение является частью курса
Моделирование кредитного риска на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Check the structure of the data
print(____.dtypes)
# Check the first five rows of the data
print(cr_loan.____)