这里的风险指的是如果有人借钱给他，他将无法偿还贷款。

我们的应用程序有关于申请贷款的用户的数据，例如：年总收入；月薪；月租金；教育费用；家庭开支；月个人开支；月储蓄；

因此，使用上述数据，我希望找出他能够偿还贷款的概率，如果概率高，他就是绿色，如果概率低，他就是红色，如果介于两者之间，他就是黄色。

有没有什么公式可以用？

或者，如果有公式但需要比上述提到的更多的数据，那些解决方案也会很有帮助。

注意：月薪50,000美元的人在申请500,000美元的贷款时可能是红色。但如果他申请的贷款在50,000到65,000美元之间，他肯定是绿色，而如果贷款在70,000到90,000美元之间，他可能是黄色，因为他可能能够偿还。[假设他的租金为0美元，费用也为0美元。]

同样，如果同一个人月薪50,000美元，但租金44,000美元，家庭开支9,000美元，当他申请50,000美元的贷款时，这笔50,000美元的贷款必须被归类为红色，因为他无论如何都无法偿还。

回答：

“公式”？

没有这种东西。

这听起来像是一个多类别分类问题。

你应该有一个包含你列出的变量的数据集，每个个体一条记录。每行应该有红色/黄色/绿色的指定。

如果行没有被分配红色/黄色/绿色状态，你将不得不创建一个。在这种情况下，你应该创建一个回归模型，为你提供从0-100%或0-1的还款概率。你将根据概率区间分配红色/黄色/绿色风险：0-50% = 红色，50-70% = 黄色，70-100% = 绿色。

你可以调整区间界限以适应你的风险偏好。这些只是我的例子。实际应用会查看还款模式并根据这些设置区间。

你的工作是将数据分为三部分：训练/验证/测试。

使用你选择的技术（例如神经网络、随机森林、XGBoost等）在训练集上创建模型。在验证集上调整和验证你的模型。一旦你有了模型，给它测试集并将其预测与已知的测试集结果进行比较。

你可以尝试创建多个模型，看看它们的表现如何。有时混合几个模型会比单一模型有更好的结果。

你需要在每个模型中权衡偏差和方差。

祝你好运！