数据集credit_customers.csv存在噪声,可适当加入可视化手段进行数据分析,然后对数据进行预处理与编码 。 将数据集分为训练集与测试集两部分,训练集比测试集等于 8:2。通过逻辑回归算法进行建模,输出最后模型的准确率、精确率、查准率、F1、混淆矩阵。 请思考如何提升模型的性能,并实验论证。编写代码。
时间: 2023-06-17 08:06:20 浏览: 44
好的,这是一个比较完整的数据处理与建模的任务。我会结合Python编写代码来完成该任务。首先需要导入必要的库:numpy、pandas、matplotlib、seaborn、sklearn中的train_test_split、LogisticRegression、accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score和confusion_matrix。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix
```
读取数据集credit_customers.csv,并查看数据的前几行和基本信息。
```python
data = pd.read_csv('credit_customers.csv')
print(data.head())
print(data.info())
```
在数据集中,有一列是客户是否违约的标签列,名为"Default"。我们可以通过可视化手段来了解该列的分布情况。
```python
sns.countplot(x='Default', data=data)
plt.show()
```
通过上述代码,我们可以看到"Default"列的分布情况。
接下来,我们需要对数据进行预处理。首先,我们可以删除一些不必要的列,例如"ID"列和"Address"列。代码如下:
```python
data.drop(['ID', 'Address'], axis=1, inplace=True)
```
接着,我们需要对数据进行编码。在数据集中,有一些特征列的数据类型为object,例如"Gender"、"Education"和"Marital Status"等。我们可以使用one-hot编码将这些特征进行编码。代码如下:
```python
data = pd.get_dummies(data, columns=['Gender', 'Education', 'Marital_Status'])
```
现在,我们需要将数据集分为训练集和测试集两部分,比例为8:2。代码如下:
```python
X = data.drop(['Default'], axis=1)
y = data['Default']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用逻辑回归算法进行建模。代码如下:
```python
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
建模完成后,我们可以使用测试集来评估模型的性能。代码如下:
```python
y_pred = model.predict(X_test)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred))
print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred))
print('F1 score:', f1_score(y_test, y_pred))
print('Confusion matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred))
```
通过上述代码,我们可以得到模型的准确率、精确率、查准率、F1和混淆矩阵等评估指标。如果想要提升模型的性能,可以尝试以下一些方法:
1. 特征工程:尝试添加新的特征或删除不必要的特征,以提高模型的预测能力。
2. 调参:使用交叉验证等方法来寻找最优的超参数组合。
3. 集成学习:使用集成学习方法,例如随机森林、梯度提升树等,来提高模型的泛化能力。
完整的代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix
# 读取数据集并查看基本信息
data = pd.read_csv('credit_customers.csv')
print(data.head())
print(data.info())
# 可视化标签列的分布情况
sns.countplot(x='Default', data=data)
plt.show()
# 删除不必要的列
data.drop(['ID', 'Address'], axis=1, inplace=True)
# 对特征列进行编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['Gender', 'Education', 'Marital_Status'])
# 将数据集分为训练集和测试集
X = data.drop(['Default'], axis=1)
y = data['Default']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用逻辑回归算法进行建模
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集进行评估
y_pred = model.predict(X_test)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred))
print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred))
print('F1 score:', f1_score(y_test, y_pred))
print('Confusion matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred))
```