训练样本是100组客户基础信息，包括职业，年龄，性别，手机入网时长，信用卡额度5个变量，其中信用卡额度有空值。是否涉案是因变量，即模型需要预测的结果。请选择合适的变量，建立逻辑回归模型，预测新客户的风险情况。请提交python代码，需要输出模型的查准率

首先需要对数据进行预处理，包括空值填充和数据类型转换。然后选择合适的变量进行建模，使用sklearn库中的LogisticRegression实现逻辑回归模型。最后使用交叉验证评估模型的准确性并计算查准率。

以下是代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# 填充空值
data['信用卡额度'].fillna(data['信用卡额度'].mean(), inplace=True)

# 转换数据类型
data['性别'] = data['性别'].map({'男': 0, '女': 1})

# 选择特征变量和因变量
X = data[['职业', '年龄', '性别', '手机入网时长', '信用卡额度']]
y = data['是否涉案']

# 建立逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5)

# 输出模型的查准率
precision = scores.mean()
print('模型查准率：', precision)

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际建模过程中还需要进行特征选择、模型参数调优等步骤。

相关问题

训练样本是100组客户基础信息，包括职业，年龄，性别，手机入网时长，信用卡额度5个变量，是否涉案是因变量，即模型需要预测的结果。请选择合适的变量，建立逻辑回归模型，预测新客户的风险情况。请提交python代码，需要输出模型的KS值

根据问题描述，我们可以将职业、年龄、性别、手机入网时长、信用卡额度作为自变量，是否涉案作为因变量，建立逻辑回归模型。以下是代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将性别变量转换为0和1
data['性别'] = data['性别'].map({'男': 0, '女': 1})

# 将职业变量转换为虚拟变量
data = pd.get_dummies(data, columns=['职业'])

# 将数据分为训练集和测试集
train = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test = data.drop(train.index)

# 将自变量和因变量分开
X_train = train[['年龄', '性别', '手机入网时长', '信用卡额度', '职业_医生', '职业_教师']]
y_train = train['是否涉案']
X_test = test[['年龄', '性别', '手机入网时长', '信用卡额度', '职业_医生', '职业_教师']]
y_test = test['是否涉案']

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的结果
y_pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算模型的KS值
ks = roc_auc_score(y_test, y_pred)

print('模型的KS值为：', ks)

其中，数据文件为`data.csv`，包含100组客户基础信息，示例数据如下：

职业,年龄,性别,手机入网时长,信用卡额度,是否涉案
医生,35,男,24,50000,0
教师,28,女,36,20000,0
...

代码中，我们首先对数据进行预处理，将职业变量转换为虚拟变量，将性别变量转换为0和1。然后将数据分为训练集和测试集，建立逻辑回归模型，并预测测试集的结果。最后，计算模型的KS值并输出。

训练样本是100组客户基础信息，包括职业，年龄，性别，手机入网时长，信用卡额度5个变量， 职业包含，房地产服务人员，工程技术人员，企事业单位负责人，有空值。 年龄包含，从18岁到60岁，有空值。 性别包含，M和F。 手机入网时长包含，半年至一年，二至六个月，两年至三年，三年以上，一个月以内，一年至两年，一至两个月。 信用卡额度包含，0-6K，6K-10K，10K-20K，20K-30K，30K-50K，50K以上，有空值。 是否涉案是因变量，1代表是，0代表否。即模型需要预测的结果。 请选择合适的变量，建立逻辑回归模型，将数据集拆分为训练集和测试集，预测新客户的风险情况。 提交python代码，需要输出模型的AUC

首先，我们需要对数据进行预处理，包括处理空值和对类别型变量进行编码。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理空值
data = data.fillna({'职业': '其他', '年龄': data['年龄'].median(), '信用卡额度': '未知'})

# 对类别型变量进行编码
le = LabelEncoder()
data['职业'] = le.fit_transform(data['职业'])
data['性别'] = le.fit_transform(data['性别'])
data['手机入网时长'] = le.fit_transform(data['手机入网时长'])
data['信用卡额度'] = le.fit_transform(data['信用卡额度'])

# 分离自变量和因变量
X = data.drop('是否涉案', axis=1)
y = data['是否涉案']

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以建立逻辑回归模型，并在测试集上进行预测。同时，我们可以计算模型的AUC值。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 建立逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算模型的AUC值
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print('模型的AUC值为：', auc)

最后，我们可以使用模型对新客户进行风险预测。

# 预测新客户的风险情况
new_customer = {'职业': '企事业单位负责人', '年龄': 30, '性别': 'M', '手机入网时长': '二至六个月', '信用卡额度': '10K-20K'}
new_customer = pd.DataFrame.from_dict(new_customer, orient='index').T
new_customer['职业'] = le.transform(new_customer['职业'])
new_customer['性别'] = le.transform(new_customer['性别'])
new_customer['手机入网时长'] = le.transform(new_customer['手机入网时长'])
new_customer['信用卡额度'] = le.transform(new_customer['信用卡额度'])
risk = lr.predict_proba(new_customer)[:, 1]
print('新客户的风险为：', risk)