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为了降低不良贷款率，保障自身资金安全，提高风险控制水平，银行等金融机构会根
据客户的信用历史资料构建信用评分模型给客户评分。根据客户的信用得分，可以估计客户
按时还款的可能，并据此决定是否发放贷款及贷款的额度和利率。
x# 读取数据import pandas as pddf = pd.read_excel('信用评分卡模型.xlsx')df.head()
# 划分特征变量和目标变量X = df.drop(columns='信用评分')y = df['信用评分']
# 划分训练集和测试集from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)
# 模型训练from lightgbm import LGBMRegressormodel = LGBMRegressor()model.fit(X_train, y_train)
# 模型评估# 查看r2评分model.score(X_test, y_test)features = X.columns # 获取特征名称importances = model.feature_importances_ # 获取特征重要性
# 通过二维表格形式显示importances_df = pd.DataFrame()importances_df['特征名称'] = featuresimportances_df['特征重要性'] = importancesimportances_df.sort_values('特征重要性', ascending=False)1. 关于信用评分，下列说法正确的是:
A 信用评分是给银行进行评分
B 构建信用评分模型没有太大意义
C 根据客户的信用得分，据此决定是否发放贷款及贷款的额度和利率
D 以上说法均不正确
2. 使用LightGBM完成回归的是_______:
A LGBMRegressor
B LGBMClassifier
C LogisticRegression
D LinearRegression
1=>C 2=>A