下载数据stock_customer_churn.xlsx 使用逻辑回归模型拟合(训练)数据 划分训练集和测试集(测试集占30%,random_state取学号末三位) 用两种方法实现计算模型预测的准确度(测试数据) 预测训练集中顾客的流失概率(打印前10位顾客的数据)
时间: 2024-01-31 11:03:06 浏览: 31
好的,我明白了你的问题。下面是这个问题的具体解决方案:
1. 下载数据:首先,你需要在网上下载数据文件stock_customer_churn.xlsx。
2. 数据预处理:对数据进行清洗、缺失值处理、特征提取和标准化等操作,确保数据的质量和可用性。这个数据集中包含了顾客的一些基本信息和流失情况,需要根据具体情况进行数据处理。
3. 划分训练集和测试集:使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。测试集占30%,random_state取学号末三位,保证每次划分的结果都相同。
4. 逻辑回归模型训练:使用sklearn库中的LogisticRegression函数对训练集进行拟合。可以自己定义模型的超参数,比如正则化系数等。
5. 模型预测准确度计算:
a. 使用sklearn库中的score函数计算模型在测试集上的准确度。
b. 使用sklearn库中的confusion_matrix函数计算模型的混淆矩阵,并根据混淆矩阵计算出模型的准确率、召回率和F1值等指标。
6. 预测训练集中顾客的流失概率:使用训练好的模型对训练集进行预测,并打印前10位顾客的数据和预测结果。
具体的实现过程可以参考以下代码示例(Python语言):
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
# 读取数据
data = pd.read_excel('stock_customer_churn.xlsx')
# 数据预处理,略去
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Churn', axis=1), data['Churn'], test_size=0.3, random_state=123)
# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 计算模型预测准确度
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy1 = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy1:', accuracy1)
# 计算模型的混淆矩阵和各指标
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
tp, fp, fn, tn = confusion.ravel()
accuracy2 = (tp + tn) / (tp + fp + fn + tn)
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
print('Accuracy2:', accuracy2)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 Score:', f1_score)
# 预测训练集中顾客的流失概率
y_train_pred = model.predict_proba(X_train)[:, 1]
train_data_pred = pd.concat([X_train, pd.Series(y_train_pred, name='Predicted Churn')], axis=1)
print(train_data_pred.head(10))
```
希望能够对你有所帮助,如果你还有其他问题,请随时提出。
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