要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。
以下是一个简化的代码示例，演示了如何使用PyTorch和PyTorch Geometric（一个流行的图神经网络库）来实现这一点。请注意，这只是一个起点，并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。
首先，安装必要的库：
bash复制代码
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| | pip install torch torchvision torch-geometric |
然后，创建一个简单的注意力GNN模型：
python复制代码
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| | import torch |
| | from torch_geometric.nn import GCNConv, MessagePassing |
| | from torch_geometric.utils import add_self_loops, degree |
| | |
| | class AttentionGCNLayer(MessagePassing): |
| | def __init__(self, in_channels, out_channels): |
| | super(AttentionGCNLayer, self).__init__(aggr='add') # "Add" aggregation. |
| | self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) |
| | self.att = torch.nn.Linear(2 * out_channels, 1) |
| | |
| | def forward(self, x, edge_index, edge_weight=None): |
| | # Step 1: Add self-loops to the adjacency matrix. |
| | edge_index, edge_weight = add_self_loops(edge_index, edge_weight, num_nodes=x.size(0)) |
| | |
| | # Step 2: Linearly transform node feature matrix. |
| | x = self.lin(x) |
| | |
| | # Step 3: Compute normalization |
| | row, col = edge_index |
| | deg = degree(row, x.size(0), dtype=x.dtype) |
| | deg_inv_sqrt = deg.pow(-0.5) |
| | norm = deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col] |
| | |
| | # Step 4: Start propagating messages. |
| | return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(0)), x=x, norm=norm) |
| | |
| | def message(self, x_j, norm): |
| | # Step 5: Compute attention coefficients. |
| | alpha = self.att(torch.cat([x_j, x_j], dim=-1)) |
| | alpha = alpha * norm.view(-1, 1) |
| | |
| | # Step 6: Apply softmax to compute the weights. |
| | return torch.nn.functional.softmax(alpha, dim=1) * x_j |
| | |
| | class AttentionGCN(torch.nn.Module): |
| | def __init__(self, num_features, num_classes): |
| | super(AttentionGCN, self).__init__() |
| | self.conv1 = AttentionGCNLayer(num_features, 16) |
| | self.conv2 = AttentionGCNLayer(16, num_classes) |
| | |
| | def forward(self, x, edge_index, edge_weight=None): |
| | x = self.conv1(x, edge_index, edge_weight) |
| | x = torch.nn.functional.relu(x) |
| | x = torch.nn.functional.dropout(x, training=self.training) |
| | x = self.conv2(x, edge_index, edge_weight) |
| | |
| | return torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=1) |
接下来，我们需要创建一个图数据集，这通常涉及从CSV或其他数据源加载数据，并将其转换为PyTorch Geometric可以处理的格式。这里，我将省略这个步骤，因为具体的实现取决于您的数据来源和格式。
一旦您有了图数据集，您就可以使用上面的模型进行训练了：
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| | import torch.optim as optim |
| | |
| | device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') |
| | model = AttentionGCN(num_features, num_classes).to(device) |
| | data = data.to(device) # 假设data是您的图数据集 |
| | optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) |
| | |
| | model.train() |
| | for epoch in range(1, 201): |
| | optimizer.zero_grad() |
| | out = model(data.x, data.edge_index, data.edge_attr) # 假设data.edge_attr是边的权重 |
| | loss = torch.nn.functional.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) |
| | loss.backward() |
使用的数据集 格式：
为了构建一个基于图的金融贷款风险预测模型，你需要一个包含节点和边信息的CSV数据集。这个数据集应该至少包含节点特征和边信息。以下是一个简化的CSV格式示例，假设我们有一个贷款网络，其中包含借款人节点和贷款关系边。
借款人节点CSV文件 (borrowers.csv)
csv复制代码
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| | borrower_id,feature1,feature2,feature3,...,loan_default |
| | 1,0.5,0.7,0.3,...,0 |
| | 2,0.6,0.2,0.8,...,1 |
| | 3,0.3,0.9,0.1,...,0 |
| | ... |
每一行代表一个借款人节点，borrower_id 是借款人的唯一标识符。feature1, feature2, feature3, ... 是借款人的特征，比如信用评分、收入、债务比率等。loan_default 是该借款人的贷款违约状态，通常是一个二分类标签（0表示未违约，1表示违约）。
贷款关系CSV文件 (loans.csv)
csv复制代码
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| | loan_id,borrower_id_origin,borrower_id_dest,loan_amount,loan_term |
| | 1,1,2,10000,12 |
| | 2,2,3,15000,24 |
| | 3,3,1,5000,6 |
| | ... |
每一行代表一笔贷款关系，loan_id 是贷款的唯一标识符。borrower_id_origin 和 borrower_id_dest 分别表示贷款的发起方和接收方借款人的ID。loan_amount 是贷款金额，loan_term 是贷款期限。
边的CSV文件 (edges.csv)
边的信息通常可以直接从loans.csv中提取，因为它包含了贷款关系的源节点和目标节点。如果你需要单独一个文件来表示边，它可能看起来像这样：
csv复制代码
|---|----------------------------------------|
| | edge_index_source,edge_index_target |
| | 1,2 |
| | 2,3 |
| | 3,1 |
| | ... |
这里，edge_index_source 和 edge_index_target 分别对应边的源节点和目标节点的ID。
注意事项
-
特征工程：在实际应用中，你可能需要对特征进行进一步的预处理和特征工程，以提取更有意义的特征和关系。
-
图构建：在加载这些数据到图神经网络模型之前，你需要根据这些CSV文件构建图数据结构。这通常涉及到将节点特征矩阵和边索引加载到适当的图数据结构中。
-
数据分割：你还需要将数据集分割成训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。
-
类别标签：对于监督学习任务，你需要确保每个节点（或图）都有一个相应的类别标签或目标变量。
-
隐私和合规性：处理金融数据时，请确保遵守所有相关的隐私和数据保护法规。
读取数据
在PyTorch Geometric中，数据通常以Data对象的形式读入，而Data对象可以通过多种方式来创建，包括直接从内存中的数据结构创建，或者从磁盘上的文件加载。为了从CSV文件中加载数据，你需要先将CSV文件读取到内存中，并将数据转换为适合PyTorch Geometric的格式。
以下是一个示例，展示了如何将CSV文件中的数据读入并转换为Data对象：
首先，确保你已经安装了pandas库，它可以帮助我们方便地读取CSV文件，以及torch_geometric库，用于处理图数据。
bash复制代码
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| | pip install pandas torch-geometric |
然后，你可以使用以下Python代码来读取CSV文件并创建Data对象：
python复制代码
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| | import pandas as pd |
| | from torch_geometric.data import Data |
| | |
| | # 读取节点特征的CSV文件 |
| | node_df = pd.read_csv('borrowers.csv') |
| | node_features = node_df.drop(columns=['borrower_id', 'loan_default']).values |
| | node_labels = node_df['loan_default'].values |
| | |
| | # 读取边的CSV文件 |
| | edge_df = pd.read_csv('loans.csv') |
| | edge_index = torch.tensor([edge_df['borrower_id_origin'].tolist(), edge_df['borrower_id_dest'].tolist()], dtype=torch.long) |
| | |
| | # 创建Data对象 |
| | data = Data(x=torch.tensor(node_features, dtype=torch.float), edge_index=edge_index, y=torch.tensor(node_labels, dtype=torch.long)) |
| | |
| | # 打印数据以检查 |
| | print(data) |
在这个示例中，我们首先使用pandas的read_csv函数读取了节点特征和边的CSV文件。然后，我们从节点特征数据框中提取了特征值，并保留了标签值。边的信息直接从边的数据框中提取，并转换为了PyTorch Geometric所需的边索引格式。
最后，我们创建了一个Data对象，将节点特征、边索引和节点标签传递给它。Data对象现在包含了所有必要的信息，可以用于后续的图神经网络训练。
请注意，这个例子假设你的CSV文件是正确格式的，并且你已经对数据进行了适当的预处理（例如，处理缺失值、数据标准化等）。根据你的具体数据集和任务，你可能需要调整数据读取和预处理的步骤。
预测模型
为了使用模型进行金融贷款风险预测，我们首先需要准备一个训练好的图神经网络模型。在这个例子中，我们将使用PyTorch Geometric库来定义一个简单的图卷积网络（GCN）模型，并使用它来预测贷款违约风险。由于金融数据通常是表格形式的，并不直接涉及图形结构，因此这里假设你已经将数据转换成图结构或者我们可以简单地使用GCN处理特征。
下面是一个完整的代码示例，展示如何加载预训练模型，准备测试数据，并进行预测：
python复制代码
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| | import torch |
| | from torch_geometric.data import Data |
| | from torch_geometric.nn import GCNConv |
| | import torch.nn.functional as F |
| | |
| | # 假设你有一个预训练的GCN模型 |
| | class FinancialGCN(torch.nn.Module): |
| | def __init__(self, num_features, hidden_channels, num_classes): |
| | super(FinancialGCN, self).__init__() |
| | self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_channels) |
| | self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, num_classes) |
| | |
| | def forward(self, data): |
| | x, edge_index = data.x, data.edge_index |
| | x = self.conv1(x, edge_index) |
| | x = F.relu(x) |
| | x = F.dropout(x, training=self.training) |
| | x = self.conv2(x, edge_index) |
| | return F.log_softmax(x, dim=1) |
| | |
| | # 加载预训练模型 |
| | model = FinancialGCN(num_features=10, hidden_channels=16, num_classes=2) # 假设有10个特征和2个类别（违约/不违约） |
| | # 加载预训练权重，这里假设你已经保存了模型权重 |
| | model.load_state_dict(torch.load('financial_gcn_model.pth')) |
| | model.eval() # 设置模型为评估模式 |
| | |
| | # 准备测试数据 |
| | # 假设你有一个测试数据集，包含节点特征和边索引 |
| | test_data = Data(x=torch.randn(100, 10), edge_index=torch.tensor([[0, 1, 2, 1, 2], [1, 0, 2, 2, 1]])) |
| | |
| | # 使用模型进行预测 |
| | with torch.no_grad(): # 不需要计算梯度，也不进行反向传播 |
| | predictions = model(test_data) |
| | |
| | # 获取预测结果 |
| | _, predicted_labels = predictions.max(dim=1) # 获取每个节点的预测类别 |
| | |
| | # 打印预测结果 |
| | print(predicted_labels) |
| | |
| | # 如果需要，你可以将预测结果转换为违约概率 |
| | predicted_probabilities = F.softmax(predictions, dim=1) |
| | print(predicted_probabilities) |
| | |
| | # 根据阈值确定违约与否 |
| | threshold = 0.5 # 假设阈值为0.5 |
| | default_predictions = predicted_probabilities[:, 1] > threshold # 假设类别1代表违约 |
| | print(default_predictions) |
请注意，这个例子是非常简化的，并且假设你已经有了图结构的数据。在实际情况中，金融数据通常是表格形式的，并且可能需要额外的步骤来将其转换为图结构。此外，你可能需要调整模型架构、超参数和训练过程以适应你的具体任务。
另外，这个代码示例也没有包含数据预处理、模型训练、验证和评估等步骤，这些在实际应用中都是非常重要的。如果你需要完整的流程，请确保按照你的具体数据和任务来调整代码。