python信用卡违约预测分析_数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析

这篇文章主要介绍了信用卡违约率的分析方法和步骤，包括数据探索、数据清洗、特征工程以及建模等方面的内容。

以下是文章中提到的一些图表和代码示例：

1. 数据探索阶段，使用直方图和箱线图等可视化工具展示数据的分布情况和异常值情况。

# 绘制违约率的直方图
sns.distplot(data_df['default'], kde=False)

# 绘制违约率的箱线图
sns.boxplot(y='default', data=data_df)

2. 数据清洗阶段，使用fillna方法对缺失值进行填充，并使用z-score方法对异常值进行处理。

# 使用fillna方法对缺失值进行填充
data_df.fillna(data_df.mean(), inplace=True)

# 使用z-score方法对异常值进行处理
data_df = data_df[(np.abs(zscore(data_df)) < 3).all(axis=1)]

3. 特征工程阶段，使用PCA方法和方差选择方法来选择最重要的特征。

# 使用PCA方法选择最重要的特征
pca = PCA(n_components=5)
pca.fit(X)
X_pca = pca.transform(X)

# 使用方差选择方法选择最重要的特征
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_var = selector.fit_transform(X)

4. 建模阶段，使用逻辑回归和随机森林等算法进行建模，并使用交叉验证和网格搜索等技术来优化模型。

# 使用逻辑回归进行建模
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)

# 使用随机森林进行建模
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf.predict(X_test)

# 使用交叉验证和网格搜索优化模型
param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100], 'max_depth': [3, 5, 7]}
rf = RandomForestClassifier()
grid_search = GridSearchCV(rf, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
y_pred = grid_search.predict(X_test)