邏輯回歸實現客戶逾期分析

構建邏輯回歸模型進行**使用者是否逾期

首先，由於資料中存在缺失值，因此需要對缺失值資料進行預處理。

其次，對明顯與模型無關的特徵進行刪除

最後，採用邏輯回歸模型進行模型訓練。

資料：金融資料

任務：我們要做的是**貸款使用者是否會逾期，

標籤說明：**中，status是標籤：0表示未逾期，1表示逾期。

一共4754行，89列（除去首行、首列）

特徵轉換：特徵student_feature列的na轉為0，2轉為0（2只有2個）

幾個需考慮的因素

城市：境外0，一線1，二線2，三線3，四線4，na及其他（共4組資料，刪除）

現階段不進行處理而直接刪除的列：比如 first_transaction_time，latest_query_time，loans_latest_time

**部分由yezuolin完成

# coding=utf-8

"""1. 導包"""
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import logisticregression
from sklearn.metrics import f1_score,r2_score
"""2. 讀取資料"""
dataset = pd.read_csv('./data/data.csv',encoding='gbk')
"""3. 資料處理"""
# 刪除固定資訊列
dataset = dataset.drop(["custid","trade_no","bank_card_no","id_name","first_transaction_time","latest_query_time","loans_latest_time","source"],axis=1)
# 對於sstudent_feature列，我們進行nan轉成0,2轉為0
# 缺失值填充
dataset["student_feature"] = dataset["student_feature"].fillna(0)
# 2替換為0
dataset["student_feature"] = dataset["student_feature"].replace([2],[0])
# 針對城市列'reg_preference_for_trad'，進行資料替換
dataset["reg_preference_for_trad"] = dataset["reg_preference_for_trad"].replace("一線城市", "1")
dataset["reg_preference_for_trad"] = dataset["reg_preference_for_trad"].replace("二線城市", "2")
dataset["reg_preference_for_trad"] = dataset["reg_preference_for_trad"].replace("三線城市", "3")
dataset["reg_preference_for_trad"] = dataset["reg_preference_for_trad"].replace("其他城市", "4")
dataset["reg_preference_for_trad"] = dataset["reg_preference_for_trad"].replace("境外", "0")

# 填充其他空值

# 使用均值進行填充
# dataset.fillna(dataset.mean(), inplace=true)
# 使用眾數進行填充
dataset = dataset.fillna(0) # 使用 0 替換所有 nan 的值
col = dataset.columns.tolist()[1:]
def missing(df, columns):
"""使用眾數填充缺失值
df[i].mode()[0] 獲取眾數第乙個值
"""col = columns
for i in col:
df[i].fillna(df[i].mode()[0], inplace=true)
df[i] = df[i].astype('float')
missing(dataset, col)
# 將object型別轉成folat
dataset = dataset.convert_objects(convert_numeric=true)

x = dataset.drop(["status"],axis=1)

y = dataset["status"]
# 資料按正常的2、8劃分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,test_size=0.2, random_state=666)
# not enough values to unpack (expected 4, got 2)
from sklearn.preprocessing import minmax_scale # minmax_scale歸一化，縮放到0-1
x_train = minmax_scale(x_train)
x_test =  minmax_scale(x_test)
# input contains nan, infinity or a value too large for dtype('float64').

from sklearn.preprocessing import minmax_scale

# 歸一化，縮放到0-1
x_train = minmax_scale(x_train)
x_test =  minmax_scale(x_test)

log_reg = logisticregression()

log_reg.fit(x_train, y_train)
y_predict = log_reg.predict(x_test)

print("predict:",log_reg.score(x_test, y_test))

print("f1_score:",f1_score(y_test, y_predict))
print("r2_score:",r2_score(y_test, y_predict))

2、在用均值填充nan時，進行歸一化出現了 input contains nan, infinity or a value too large for dtype(『float64』)，在使用眾數填充後避免了這個問題。

3、劃分訓練集和測試集時可以選擇不同的比例和次數重複進行幾次，這樣得到的結果更具有統計意義。

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