2022年机器学习项目:贷款批准预测
目录 📚
- 介绍
- 问题描述
- 数据集下载
- Python实现贷款批准预测系统
- 导入必要的库
- 数据预处理
- 数据集划分
- 特征标准化
- 构建模型
- 随机森林分类器
- 高斯朴素贝叶斯分类器
- 决策树分类器
- K近邻分类器
- 模型评估与比较
- 结论
- 参考资料
📖文章
介绍
欢迎大家来到"Simply Learn",今天我们将带领大家进行一个实验,教大家如何使用Python实现贷款批准预测系统。在开始之前,请确保屏幕清晰可见,听力正常。如果有任何问题,请在聊天窗口中告知我们,我们将尽快解决。在开始之前,请确保屏幕清晰可见,听力正常。如果有任何问题,请在聊天窗口中告知我们,我们将尽快解决。让我们等待一些时间,让更多的人加入进来。在等待期间,我想告诉大家,我们在多个技术领域有定期更新。如果你对最新的技术趋势感兴趣,那就记得订阅我们的YouTube频道,并按下那个铃铛图标,以便不会错过"Simply Learn"的任何更新。
问题描述
在今天的课程中,我们将学习什么是贷款预测系统,然后通过实际操作来实现贷款批准预测系统。我们将使用不同的分类算法来实现贷款批准预测系统。我们已经有了贷款批准的数据集,我们将使用Python的不同函数和库来实现贷款批准预测系统。
数据集下载
首先,让我们从描述框中下载数据集。
Python实现贷款批准预测系统
导入必要的库
我们先导入一些Python的主要库,这些库将帮助我们创建一个贷款批准预测系统。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
数据预处理
导入数据集
让我们先导入贷款批准数据集。你可以从下面的描述框中下载数据集。
df = pd.read_csv('loan_data.csv')
查看数据集信息
我们可以使用info()
函数来查看关于数据集的信息。
df.info()
该方法打印了与info()
方法有关的数据的信息。该数据包括列的总数、标签、数据类型、内存使用、索引范围以及每列中的非空值的数量。请注意,info()
方法确实打印了这些信息。
处理缺失值
让我们看看数据集中的缺失值。我们可以使用isnull().sum()
方法来做到这一点。
missing_values = df.isnull().sum()
这将返回数据集中的缺失值的总数。
特征工程
我们将为数据集创建一列名为"loan_amount_log",并显示其直方图。
df['loan_amount_log'] = np.log(df['loan_amount'])
plt.hist(df['loan_amount_log'], bins=20)
plt.xlabel('Loan Amount (log)')
plt.show()
现在,让我们查看我们新列中的缺失值。
print(df['loan_amount_log'].isnull().sum())
数据集划分
现在,我们来划分一些特定的列和行用于训练和测试。我们来写一段代码来实现这个。
X = df.iloc[:,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,]]
y = df.iloc[:,11]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
特征标准化
让我们导入一个标准缩放器来进一步处理数据。
ss = preprocessing.StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)
构建模型
我们将使用不同的分类器来构建贷款批准预测系统。
随机森林分类器
rf_clf = RandomForestClassifier()
rf_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = rf_clf.predict(X_test)
print("Accuracy of Random Forest Classifier is:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
高斯朴素贝叶斯分类器
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = nb_clf.predict(X_test)
print("Accuracy of Gaussian Naive Bayes is:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
决策树分类器
dt_clf = DecisionTreeClassifier()
dt_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = dt_clf.predict(X_test)
print("Accuracy of Decision Tree Classifier is:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
K近邻分类器
knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = knn_clf.predict(X_test)
print("Accuracy of K Neighbors Classifier is:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
模型评估与比较
让我们看看每个分类器的准确率,以便选择最适合于贷款批准预测系统的模型。
结论
基于我对模型的评估,高斯朴素贝叶斯分类器具有最好的准确性(82%)。因此,我们建议在贷款批准预测系统中使用该模型。
参考资料
在结束之前,以下是一些有用的参考资料:
📖文章
介绍
大家好,欢迎来到"Simply Learn",今天我们将带领您进行一个实验,教您如何使用Python实现贷款批准预测系统。在开始之前,请确保屏幕清晰可见,声音正常。如果是,请在聊天区域输入"是",如果有任何问题,请随时在聊天区域向我们提问。在开始之前,请确保屏幕清晰可见,声音正常。如果是,请在聊天区域输入"是",如果有任何问题,请随时在聊天区域向我们提问。让我们等待一分钟,让更多的人加入进来。在等待期间,我想告诉大家,我们定期更新多种技术。如果您是一个技术极客,对最新的技术趋势保持持续关注,考虑订阅我们的YouTube频道,并按下铃铛图标以便及时获得来自Simply Learn的任何更新。我再重复一遍,让我告诉大家,我们定期更新多种技术。如果您是一个技术极客,对最新的技术趋势保持持续关注,考虑订阅我们的YouTube频道,并按下铃铛图标以便及时获得来自Simply Learn的任何更新。好的,我想我们现在可以开始了。
问题描述
在今天的课程中,我们将介绍什么是贷款预测系统,然后通过实际操作来实现贷款批准预测系统。我们将使用不同的分类算法来实现贷款批准预测系统。我们已经有了贷款批准的数据集,我们将使用Python的不同函数和库来实现贷款批准预测系统。
数据集下载
首先,让我们从描述框中下载贷款预测数据集。
Python实现贷款批准预测系统
导入必要的库
首先,我们需要导入一些Python库,以便我们可以构建贷款批准预测系统。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
数据预处理
导入数据集
首先,让我们导入贷款批准数据集。您可以从下面的描述框中下载数据集。
df = pd.read_csv('loan_data.csv')
查看数据集信息
我们可以使用info()
函数来查看关于数据集的信息。
df.info()
该方法打印了与info()
方法有关的数据的信息。该数据包括列的总数、标签、数据类型、内存使用、索引范围以及每列中的非空值的数量。请注意,info()
方法确实打印了这些信息。
处理缺失值
让我们看看数据集中的缺失值。我们可以使用isnull().sum()
方法来查看缺失值的总数。
missing_values = df.isnull().sum()
这将返回数据集中的缺失值的总数。
特征工程
我们将为数据集创建一个名为"loan_amount_log"的新列,并显示其直方图。
df['loan_amount_log'] = np.log(df['loan_amount'])
plt.hist(df['loan_amount_log'], bins=20)
plt.xlabel('Loan Amount (log)')
plt.show()
现在,让我们查看我们新列中的缺失值。
print(df['loan_amount_log'].isnull().sum())
数据集划分
现在,我们将划分一些特定列和行来进行训练和测试。我们可以编写以下代码来实现这一点。
X = df.iloc[:, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]
y = df.iloc[:, 11]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
特征标准化
让我们导入一个标准缩放器来进一步处理数据。
ss = preprocessing.StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)
构建模型
我们将使用不同的分类器来构建贷款批准预测系统。
随机森林分类器
rf_clf = RandomForestClassifier()
rf_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = rf_clf.predict(X_test)
print("Random Forest Classifier的准确率为:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
高斯朴素贝叶斯分类器
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = nb_clf.predict(X_test)
print("Gaussian Naive Bayes的准确率为:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
决策树分类器
dt_clf = DecisionTreeClassifier()
dt_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = dt_clf.predict(X_test)
print("Decision Tree Classifier的准确率为:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
K近邻分类器
knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(X_train, y_train)
y_prediction = knn_clf.predict(X_test)
print("K Neighbors Classifier的准确率为:", accuracy_score(y_prediction, y_test))
模型评估与比较
让我们看看每个分类器的准确率,以选择最适合贷款批准预测系统的模型。
结论
根据我的评估,高斯朴素贝叶斯分类器具有最高的准确率(82%)。因此,我们建议在贷款批准预测系统中使用该模型。
参考资料
在结束之前,以下是一些有用的参考资料: