PICC客户续保概率预测任务代码

PICC（皮下中心静脉导管）客户续保概率预测是一个常见的商业智能或机器学习项目，目标是基于历史数据如客户特征、使用情况、健康状况等因素，构建模型来估算客户在保险期满后继续续保的概率。这类代码通常涉及以下几个步骤：

1. 数据收集：获取包含客户基本信息（如年龄、性别、病史）、设备使用记录（如导管使用频率、并发症等）、以及客户是否续保的历史数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('picc_data.csv')  # 假设数据存储在CSV文件中

2. 数据预处理：清洗数据、填充缺失值、编码分类变量。

# 对类别特征进行独热编码
data = pd.get_dummies(data)

3. 特征工程：创建新的特征，如果有必要的话，比如计算连续使用天数或者最近一次维护时间。

data['days_since_last_service'] = data.groupby('client_id')['service_date'].diff().dt.days.fillna(0)

4. 划分训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.drop('is_renewed', axis=1)  # 去除目标列
y = data['is_renewed']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 模型选择和训练：例如使用逻辑回归、随机森林或梯度提升机等，这里以逻辑回归为例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

6. 预测与评估：用测试集验证模型性能，并计算续保概率。

y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]  # 第二列代表续保概率