python信用卡意向预测问题代码

Python中的信用卡意向预测问题通常涉及机器学习中的分类任务，例如二分类（用户是否会申请信用卡）。解决这类问题的一般步骤包括数据预处理、特征工程、模型选择和训练以及评估。

以下是一个简单的示例，使用scikit-learn库（如Logistic Regression或Random Forest）来预测：

# 导入所需库
import pandas as pd
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

# 加载数据
data = pd.read_csv('credit_card_data.csv') # 假设数据文件名为credit_card_data.csv

# 数据预处理
X = data.drop('intent', axis=1) # 我们假设'intent'列是目标变量
y = data['intent']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征缩放（对于数值型特征）
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)