本文通过分析汽车贷款违约情况，利用多种机器学习模型进行预测。首先，对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值等，然后使用线性回归、决策树、随机森林、支持向量机 (SVM) 和 K-近邻 (KNN) 等模型进行训练和预测。最后，通过绘制 ROC 曲线并计算 AUC 来评估模型的性能。