信用卡持卡人风险预测

参加实验楼的楼赛21期,关于机器学习的, 我以前没怎么接触过,所以是临时在网上查找资料解答的. 如果有一些错误或者是不完善的地方,欢迎指出.

题目

介绍

题目提供一个来自某银行的真实数据集

其中:

  • 第 1~6 列为客户近期历史账单信息。
  • 第 7 列为该客户年龄。
  • 第 8 列为该客户性别。(Female, Male)
  • 第 9 列为该客户教育程度。(Graduate School, University, High School, Others)
  • 第 10 列为该客户婚姻状况。(Married, Single, Others)
  • 第 11 列为客户持卡风险状况 。(LOW, HIGH)

此外:

  • 训练数据集 credit_risk_train.csv 总共有 20000 条数据。
  • 测试数据集 credit_risk_test.csv 总共有 5000 条数据。

下载:

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wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1109/credit_risk_train.csv
wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1109/credit_risk_test.csv

目标

你需要使用训练数据集构建机器学习分类预测模型,并针对测试数据集进行预测,准确率 \displaystyle \geq 0.8≥0.8 即为合格。

要求

  1. 提交时,请将预测结果按测试数据集中每条数据的排列顺序,以单列数据的形式存入 credit_risk_pred.csv 数据文件中,列名为 RISK

  2. 需要将 credit_risk_pred.csv 放置于 /home/shiyanlou/Code 路径下方。

**credit_risk_pred.csv 数据文件仅存在 RISK 列,值只有 “HIGH”,”LOW”

提示

  • 你可能会用到 scikit-learn 提供的分类预测模型。
  • 你可能会用到 Pandas 对数据进行预处理。
  • 完成本题目可以自由使用第三方模块,在线环境 /home/shiyanlou/anaconda3/bin/python 路径下有 scikit-learn, pandas 等常用模块。

知识点

  • 机器学习分类预测

分析与解答

模型选择

首先要选出合适的模型, 最开始随便试了 SGDClassifier,LogisticRegression等模型, 都没有达到0.8的准确度
然后上网查找,根据这张图选择了 svm 支持向量机模型
model

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from sklearn.svm import SVC as MODEL

读取数据

可以用 pandas 读取 csv 数据, 并进行一些预处理, 并分好训练数据集与测试数据集

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import pandas as pd
def getData():

data = pd.read_csv(trainfile)
test = pd.read_csv(testfile) #names = cols) #.replace(to_replace ='"',value = np.nan)

data = label(data)
test = label(test)

x_train,y_train =data.iloc[:,:-1].as_matrix(), data.iloc[:,-1].as_matrix()
x_test = test.iloc[:,:].as_matrix()
y_test=None
return x_train,y_train, x_test,y_test

非数值特征处理

有些特征是非数值的, 需要进行编码, 比如 gender education 等, 编码有很多方式, 比如 onehotkey, 由于这里是字符串类型的, 可以用 labelencoder , 它可以将一个特征下的值集合一次编码为 0,1,2…

要想解码, 保存最后的预测结果. 我设置了一个全局变量 converetor , 来保存这个 encoder

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from sklearn.preprocessing import LabelEncoder as LE

convertor = None # result convertor

def label(data):
global convertor
for col in data.columns:
if data[col].dtype == 'object':
le = LE()
if col=='RISK':
convertor = le
le.fit(data[col])
data[col]= le.transform(data[col])
return data

拟合预测

fit 函数拟合时, 不同的模型时间不一样, 适应的场景,数据也不一样, 准确度也不一样

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def predict(model=MODEL):        
predictor = model()
x_train,y_train,x_test,_ = getData()
predictor.fit(x_train,y_train)
res = predictor.predict(x_test)
save(res)

保存数据

用 pandas 保存为 csv

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def save(result):
result = convertor.inverse_transform(result)
dataframe = pd.DataFrame({'RISK':result})
dataframe.to_csv('credit_risk_pred.csv',index=False,sep=',')

总结与反思

时间匆忙, 这个代码比较粗略,还有很多可以考虑的地方, 比如检验一些值的方差是否过大, 特征缩放, 评估模型的准确度等等

最后, 感觉这个网站,这个比赛挺有趣的, 如果想注册, 可以点这里, 邀请了:)

代码

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import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder as LE
from sklearn.svm import SVC as MODEL

trainfile = 'credit_risk_train.csv'
testfile = 'credit_risk_test.csv'
convertor = None # result convertor

def label(data):
global convertor
for col in data.columns:
if data[col].dtype == 'object':
le = LE()
if col=='RISK':
convertor = le
le.fit(data[col])
data[col]= le.transform(data[col])
return data

def getData():

data = pd.read_csv(trainfile)
test = pd.read_csv(testfile) #names = cols) #.replace(to_replace ='"',value = np.nan)

data = label(data)
test = label(test)

x_train,y_train =data.iloc[:,:-1].as_matrix(), data.iloc[:,-1].as_matrix()
x_test = test.iloc[:,:].as_matrix()
y_test=None
return x_train,y_train, x_test,y_test

def save(result):
result = convertor.inverse_transform(result)
dataframe = pd.DataFrame({'RISK':result})
dataframe.to_csv('credit_risk_pred.csv',index=False,sep=',')

def predict(model=MODEL):
predictor = model()
x_train,y_train,x_test,_ = getData()
predictor.fit(x_train,y_train)
res = predictor.predict(x_test)
save(res)

if __name__=='__main__':
predict()

参考资料

[1] : 数据预处理中的数据编码问题 | python 数据挖掘思考笔记 (2)
[2] : sklearn.preprocessing.LabelEncode
[3] : sklearn: 选择正确的模型
[4] : 利用 Scikit Learn 的 Python 数据预处理实战指南

文章目录
  1. 1. 题目
    1. 1.1. 介绍
    2. 1.2. 目标
    3. 1.3. 要求
    4. 1.4. 提示
    5. 1.5. 知识点
  2. 2. 分析与解答
    1. 2.1. 模型选择
    2. 2.2. 读取数据
    3. 2.3. 非数值特征处理
    4. 2.4. 拟合预测
    5. 2.5. 保存数据
  3. 3. 总结与反思
  4. 4. 代码
  5. 5. 参考资料
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