Kaggle 比赛: 德国信用卡违约数据分析

zombieda 发布于2019-07-31 10:54 / 2413人阅读

摘要：数据描述，我们来看看数据的格式到为个不同类别的特征，为列，一共有条数据，下面列举其中一条当作例子数据处理与数据分析下面展示一下数据处理流程，主要是处理了一下缺失值，然后根据特征按连续型和离散型进行分别处理，使用了里面的包，下面的代码都有

数据描述

German Credit Data，我们来看看数据的格式,

A1 到 A15 为 15个不同类别的特征，A16 为 label 列，一共有 690条数据，下面列举其中一条当作例子：

A1	A2	A3	A4	A5	A6	A7	A8	A9	A10	A11	A12	A13	A14	A15	A16
b	30.83	0	u	g	w	v	1.25	t	t	01	f	g	00202	0	+

Attribute Information:

    A1:    b, a.
    A2:    continuous.
    A3:    continuous.
    A4:    u, y, l, t.
    A5:    g, p, gg.
    A6:    c, d, cc, i, j, k, m, r, q, w, x, e, aa, ff.
    A7:    v, h, bb, j, n, z, dd, ff, o.
    A8:    continuous.
    A9:    t, f.
    A10:    t, f.
    A11:    continuous.
    A12:    t, f.
    A13:    g, p, s.
    A14:    continuous.
    A15:    continuous.
    A16: +,-         (class attribute)

Missing Attribute Values:

37 cases (5%) have one or more missing values.  The missing
values from particular attributes are:

A1:  12
A2:  12
A4:   6
A5:   6
A6:   9
A7:   9
A14: 13

Class Distribution

+: 307 (44.5%)
-: 383 (55.5%)

数据处理与数据分析

下面展示一下数据处理流程，主要是处理了一下缺失值，然后根据特征按连续型和离散型进行分别处理，使用了 sklearn 里面的 LogisticRegression 包，下面的代码都有很详细的注释。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv("./crx.data")

# 给数据增加列标签
data.columns = ["f1", "f2", "f3", "f4", "f5", "f6", "f7", "f8", "f9", "f10", "f11", "f12", "f13", "f14", "f15", "label"]

# 替换 label 映射
label_mapping = {
    "+": 1,
    "-": 0
}

data["label"] = data["label"].map(label_mapping)

# 处理缺省值的方法
data = data.replace("?", np.nan)

# 将 object 类型的列转换为 float型
data["f2"] = pd.to_numeric(data["f2"])
data["f14"] = pd.to_numeric(data["f14"])

# 连续型特征如果有缺失值的话，用它们的平均值替代
data["f2"] = data["f2"].fillna(data["f2"].mean())
data["f3"] = data["f3"].fillna(data["f3"].mean())
data["f8"] = data["f8"].fillna(data["f8"].mean())
data["f11"] = data["f11"].fillna(data["f11"].mean())
data["f14"] = data["f14"].fillna(data["f14"].mean())
data["f15"] = data["f15"].fillna(data["f15"].mean())

# 离散型特征如果有缺失值的话，用另外一个不同的值替代
data["f1"] = data["f1"].fillna("c")
data["f4"] = data["f4"].fillna("s")
data["f5"] = data["f5"].fillna("gp")
data["f6"] = data["f6"].fillna("hh")
data["f7"] = data["f7"].fillna("ee")
data["f13"] = data["f13"].fillna("ps")

tf_mapping = {
    "t": 1,
    "f": 0
}

data["f9"] = data["f9"].map(tf_mapping)
data["f10"] = data["f10"].map(tf_mapping)
data["f12"] = data["f12"].map(tf_mapping)

# 给离散的特征进行 one-hot 编码
data = pd.get_dummies(data)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 打乱顺序
shuffled_rows = np.random.permutation(data.index)

# 划分本地测试集和训练集
highest_train_row = int(data.shape[0] * 0.70)
train = data.iloc[0:highest_train_row]
loc_test = data.iloc[highest_train_row:]

# 去掉最后一列 label 之后的才是 feature
features = train.drop(["label"], axis = 1).columns

model = LogisticRegression()
X_train = train[features]
y_train = train["label"] == 1

model.fit(X_train, y_train)
X_test = loc_test[features]

test_prob = model.predict(X_test)
test_label = loc_test["label"]

# 本地测试集上的准确率
accuracy_test = (test_prob == loc_test["label"]).mean()
print accuracy_test

0.835748792271

from sklearn import cross_validation, metrics

#验证集上的auc值
test_auc = metrics.roc_auc_score(test_label, test_prob)#验证集上的auc值
print test_auc

0.835748792271

简单使用了一下逻辑回归，发现准确率是 0.835748792271，AUC 值是 0.835748792271，效果还不错，接下来对模型进行优化来进一步提高准确率。

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