因变量就是我们要分析的目标变量。根据题干，这里应该是A

在建立逻辑回归模型时，因变量（也称为目标变量或响应变量）是我们要预测的结果。根据你的描述，因变量应该是“是否放贷”，因为这是我们最终要决定的结果。

因此，正确答案是：
A: 是否放贷

### 专业分析

逻辑回归模型是一种用于二分类问题的统计方法，可以用来预测某个事件发生的概率。在这个问题中，我们要预测的事件是“是否放贷”。

#### 1. 数据准备
首先，我们需要确保数据的完整性和清洁度。以下是一些关键步骤：

- **数据清洗**：处理缺失值、异常值和重复值。
- **数据转换**：将分类变量转换为数值型变量（如学历可以用数值来表示）。
- **特征缩放**：对数值型特征进行标准化或归一化处理。

#### 2. 特征选择
在这个问题中，独立变量（特征）包括：
- 客户年龄
- 学历
- 年收入
- 年支出
- 五年内是否有违约记录

这些特征将作为输入变量，帮助我们预测是否放贷。

#### 3. 模型训练
使用逻辑回归模型进行训练：
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

# 假设我们有一个 DataFrame df，其中包含所有特征和目标变量
X = df[['年龄', '学历', '年收入', '年支出', '五年内是否有违约记录']]
y = df['是否放贷']

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))
```

#### 4. 模型评估
通过混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。

#### 5. 模型调优
如果初始模型的性能不够理想，可以通过以下方法进行调优：
- 调整模型参数
- 增加更多有用的特征
- 使用交叉验证来选择最佳模型参数

通过上述步骤，我们可以建立一个有效的逻辑回归模型来预测是否放贷。