基于数据分析的银行坏账研究全部代码
时间: 2024-09-20 14:04:13 浏览: 32
基于数据分析的银行坏账研究通常涉及数据预处理、特征工程、模型构建和评估等多个步骤。由于这是一个复杂的任务,具体的Python代码可能会很长,但我可以为你提供一个简化版的示例流程:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
# 加载数据
data = pd.read_csv('bank_data.csv') # 假设文件名
# 数据预处理
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 将分类变量转换为数值变量,如 One-Hot Encoding 或 LabelEncoder
data = pd.get_dummies(data)
# 特征选择或提取
features = data.columns[:-1] # 假设最后一列是目标变量 'default'
X = data[features]
y = data['default']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 模型训练
model = LogisticRegression() # 或其他适合的模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估结果
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
print("Confusion Matrix:\n", conf_mat)
```
请注意,这只是一个基本框架,实际应用中可能需要根据数据特性(如异常值、类别不平衡等)做更多调整,并尝试不同的算法和技术,如随机森林、支持向量机或神经网络。此外,完整的代码还需要包含代码注释和错误处理。