sklearn实现葡萄牙银行机构营销案例

要使用scikit-learn（sklearn）来实现葡萄牙银行机构的营销案例，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 加载数据集：

data = pd.read_csv("bank.csv", sep=";")

3. 数据预处理：
- 将分类变量进行编码：

   label_encoder = LabelEncoder()
   data["job"] = label_encoder.fit_transform(data["job"])
   data["marital"] = label_encoder.fit_transform(data["marital"])
   data["education"] = label_encoder.fit_transform(data["education"])
   data["default"] = label_encoder.fit_transform(data["default"])
   data["housing"] = label_encoder.fit_transform(data["housing"])
   data["loan"] = label_encoder.fit_transform(data["loan"])
   data["contact"] = label_encoder.fit_transform(data["contact"])
   data["month"] = label_encoder.fit_transform(data["month"])
   data["poutcome"] = label_encoder.fit_transform(data["poutcome"])
   data["y"] = label_encoder.fit_transform(data["y"])

- 分割特征和目标变量：

   X = data.drop("y", axis=1)
   y = data["y"]

- 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)

4. 构建模型并训练：

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测：

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

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

这样，您就可以使用scikit-learn来实现葡萄牙银行机构的营销案例了。请确保您已经准备好了相关的数据集，并将其命名为"bank.csv"。