导入数据 churn_raw = pd.___1____('/data/exam/14714/telco_customer_churn.csv

导入数据 churn_raw = pd.read_csv('/data/exam/14714/telco_customer_churn.csv')。

这行代码的作用是将名为'telco_customer_churn.csv'的文件从指定路径'/data/exam/14714/'中读取并导入到名为churn_raw的Pandas数据框中。read_csv()是Pandas库中用于读取CSV文件的函数，它会将CSV文件的内容转化为数据框的形式，使得我们可以方便地对数据进行处理和分析。

在导入数据之后，我们可以使用Pandas提供的各种函数和方法对churn_raw数据框进行操作，比如对数据进行筛选、处理缺失值、计算统计指标、绘制图表等。这些操作有助于我们深入了解telco_customer_churn.csv文件中所包含的客户流失数据，从而为研究和决策提供支持。

通过导入数据并将其存储在churn_raw数据框中，我们可以在Python环境中轻松地对Telco客户流失的数据进行分析和探索，从而洞察客户流失的原因和趋势，为Telco提供更好的业务决策。

相关问题

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"D:\桌面\datasjwj.csv") # 绘制饼图 plt.figure() plt.pie(df["Exited"].value_counts(), labels=["Retained", "Churn"], autopct="%0.2f%%") plt.show() count_plt = ['Gender', 'Tenure', 'NumOfProducts', 'HasCrCard', 'IsActiveMember', 'Complain', 'Satisfaction Score', #'Card Type', 'Geography'] # 迭代所有变量，并在每个循环中创建新的图形 for fe in count_plt: plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.countplot(x=fe, hue='Exited', data=df, palette="dark") plt.xlabel(fe, fontsize=15) plt.ylabel("Count", fontsize=15) plt.legend(fontsize=12, labels=["Retained", "Churned"]) plt.title('Churn by ' + fe, fontsize=18) plt.show()

这段代码的目的是从一个CSV文件中读取数据，并使用Seaborn和Matplotlib库绘制不同特征与流失率之间的关系图形，包括饼图和计数图。

其中可能会出现一个问题，就是在变量名称为"Satisfaction Score"的计数图中可能会出现错误，因为变量名中包含空格。为了解决这个问题，可以将变量名修改为"Satisfaction_Score"或者使用方括号表示法，即df["Satisfaction Score"]，以确保变量名得到正确解析。

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）

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）：

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。