银行信用卡客户流失预测python

银行信用卡客户流失预测是一个常见的数据挖掘任务，可以使用Python中的各种机器学习算法来完成。

以下是一个简单的Python代码示例，使用逻辑回归算法来预测客户流失：

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_csv('credit_card_data.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('churn', axis=1)
y = data['churn']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
print('Confusion matrix:', confusion)

其中，`credit_card_data.csv`是包含客户信息和流失标签的数据集。代码中使用了逻辑回归算法进行训练和预测，并使用准确率和混淆矩阵来评估模型性能。