BP神经网络实现银行客户流失预测代码
时间: 2023-07-12 07:24:44 浏览: 92
以下是使用Python和Keras库实现BP神经网络进行银行客户流失预测的代码示例:
```
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据集
data = pd.read_csv('bank_data.csv')
# 预处理数据
X = data.iloc[:, 3:13].values
y = data.iloc[:, 13].values
label_encoder_y = LabelEncoder()
y = label_encoder_y.fit_transform(y)
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)
# 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=0)
# 初始化BP神经网络
classifier = Sequential()
# 添加输入层和第一个隐藏层
classifier.add(Dense(units=6, kernel_initializer='uniform', activation='relu', input_dim=10))
# 添加第二个隐藏层
classifier.add(Dense(units=6, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
# 添加输出层
classifier.add(Dense(units=1, kernel_initializer='uniform', activation='sigmoid'))
# 编译神经网络模型
classifier.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
classifier.fit(X_train, y_train, batch_size=10, epochs=100)
# 预测测试集结果
y_pred = classifier.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)
# 计算混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(accuracy)
```
上述代码中,我们首先使用Pandas库读取银行客户数据集,然后使用LabelEncoder库将标签转换为数值,使用StandardScaler库将特征进行标准化处理。接着,我们将数据集划分为训练集和测试集,并使用Keras库构建BP神经网络模型。在训练模型之后,我们使用测试集进行预测,并计算混淆矩阵和准确率来评估模型的性能。
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