我想知道最好的方法是建立一个预测信用申请的模型。

我有两张桌子，看起来像这样：

   client_nr  yearmonth  total_nr_trx  nr_debit_trx  volume_debit_trx  ... etc.
1          1     201201            94            49           6527529   
2          1     201202            85            58           3475518   
3          1     201203            94            61          31317405   
4          1     201204            85            52          18869967   
5          1     201205            93            53           2893105   

  client_nr  yearmonth  credit_application  nr_credit_applications
1          1     201201                   0                       0
2          1     201202                   0                       0
3          1     201203                   0                       0
4          1     201204                   1                       1
5          1     201205                   0                       1

目标是确定哪些客户可能申请信贷。到目前为止，我已经使用第一个表为每个客户制作了大小序列（月份、特征）。

我的问题：

• 现在基于 ? 创建训练/测试折叠会是一个好主意client_nr吗？还是我应该按月拆分？
• 然后我应该选择第一个$n$月作为特征，并创建一个标签$k$几个月后$n$表明客户是否已在那些$k$个月？或者，还有更好的方法？
• 使用回归nr_credit_applications或分类会更好credit_application吗？