python信用卡违约预测分析 可视化

在python信用卡违约预测分析中，可视化是非常重要的一环，可以帮助我们更好地理解数据的分布、特征之间的关系以及模型的表现等。以下是一些常用的可视化方法：

1. 直方图和箱线图

直方图和箱线图可以用来展示变量的分布情况和异常值情况。

# 绘制违约率的直方图
sns.distplot(data_df['default'], kde=False)

# 绘制违约率的箱线图
sns.boxplot(y='default', data=data_df)

2. 散点图和折线图

散点图和折线图可以用来展示两个变量之间的关系和趋势。

# 绘制AGE和LIMIT_BAL之间的散点图
sns.scatterplot(x='AGE', y='LIMIT_BAL', data=data_df)

# 绘制PAY_0和PAY_2之间的折线图
sns.lineplot(x='PAY_0', y='PAY_2', data=data_df)

3. 热力图

热力图可以用来展示变量之间的相关性。

# 绘制变量之间的热力图
sns.heatmap(data_df.corr())

4. 柱状图和饼图

柱状图和饼图可以用来展示分类变量的分布情况。

# 绘制EDUCATION的柱状图
sns.countplot(x='EDUCATION', data=data_df)

# 绘制SEX的饼图
data_df['SEX'].value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')

5. ROC曲线和AUC值

ROC曲线和AUC值可以用来评估分类模型的表现。

# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_prob)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, alpha=0.5, label='ROC (AUC = %0.2f)' % (roc_auc))
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Random', alpha=.8)
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()