在金融信贷场景中，贷款审批是核心环节之一。银行等金融机构需要根据申请人的个人信息（如年龄段、工作状况、房产情况、信贷历史等）判断其还款能力和信用水平，进而决定是否批准贷款申请。本实验将基于决策树算法，构建一个自动化的贷款审批预测模型，帮助理解机器学习在实际业务场景中的应用流程。本实验通过完整的机器学习流程（数据加载→探索性分析→数据预处理→模型训练→模型评估→可视化→应用），构建了一个基于决策树的

在上一篇实验中，我们基于决策树构建了贷款审批预测模型，虽然在测试集上取得了 100% 的准确率，但这可能是由于数据集规模较小导致的 “过拟合” 风险。决策树算法天生容易过拟合：未限制的决策树会不断分裂节点，直到每个叶子节点仅包含单一类别样本，导致模型在训练数据上表现极好，但面对新数据时泛化能力差。剪枝是解决决策树过拟合的核心手段，通过移除决策树中 “冗余” 的分支，降低模型复杂度，从而提升泛化能力

大家好！今天带大家做一个经典的，用实际代码 + 可视化展示 SVM 如何完成二分类任务～

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