帮我加上分享,再从头给我一下代码把
时间: 2023-12-20 17:20:47 浏览: 29
好的,这里给您提供一个加入分箱处理的代码。在这个例子中,我们使用了一种常见的分箱算法——等频分箱(即将数据等分成若干个箱子,每个箱子中包含相同数量的数据),然后将分箱后的结果进行独热编码。
```
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读入数据
data = pd.read_csv('marketing_data.csv')
# 数据预处理
data = data.drop(['ID', 'Age'], axis=1) # 删除ID和Age列
# 分箱处理
bins = pd.qcut(data['Income'], q=10, duplicates='drop', labels=False) # 对Income进行等频分箱
data['Income_bin'] = bins # 将分箱结果加入数据集
data = pd.get_dummies(data, columns=['Income_bin']) # 对分箱结果进行独热编码
# 对其他分类变量进行独热编码
data = pd.get_dummies(data)
data = data.dropna() # 删除缺失值
# 划分训练集和测试集
X = data.drop('Response', axis=1)
y = data['Response']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练模型
xgb_model = xgb.XGBClassifier(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective='binary:logistic',
booster='gbtree', n_jobs=-1, random_state=42)
xgb_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = xgb_model.predict_proba(X_test)[:,1]
# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print('AUC:', auc)
```
在这段代码中,我们首先对Income变量进行等频分箱,将分箱结果加入数据集,并对分箱结果进行独热编码。然后,对其他分类变量也进行了独热编码。最后,使用XGBoost算法训练模型,并使用ROC曲线下面积(AUC)作为模型性能的评估指标。