2022年机器学习项目:贷款批准预测

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2022年机器学习项目:贷款批准预测

目录 📚

  1. 介绍
  2. 问题描述
  3. 数据集下载
  4. Python实现贷款批准预测系统
    • 导入必要的库
    • 数据预处理
      • 导入数据集
      • 查看数据集信息
      • 处理缺失值
      • 特征工程
    • 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
  5. 结论
  6. 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:

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