人工智能|机器学习——基于机器学习的信用卡办卡意愿模型预测项目

本文主要是介绍人工智能|机器学习——基于机器学习的信用卡办卡意愿模型预测项目,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、背景介绍

在金融领域,了解客户的信用卡办卡意愿对于银行和金融机构至关重要。借助机器学习技术,我们可以根据客户的历史数据和行为模式预测其是否有办理信用卡的倾向。本项目通过Python中的机器学习库,构建了两个常用的分类模型:随机森林和逻辑回归,来预测客户的信用卡办卡意愿,通过使用Django框架通过构架可视化的方式分析数据。

二、数据准备

首先,我们从MySQL数据库中获取处理后的客户数据。这些数据经过预处理和特征工程,包含了客户的各种特征信息,以及是否流失的标签。

# 数据库连接和数据获取
import pandas as pd
import pymysql
from data.mapper import host, user, password, database# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host=host,user=user,password=password,database=database
)# 从MySQL数据库中读取处理后的数据
query = "SELECT * FROM processed_customer_data"
df = pd.read_sql(query, conn)# 关闭数据库连接
conn.close()

三、模型训练与评估

3.1 随机森林模型

随机森林是一种集成学习方法,通过构建多个决策树来进行分类或回归。我们使用随机森林模型对客户的信用卡办卡意愿进行预测,并评估模型性能。

# 随机森林模型训练与评估
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix# 特征与标签分割
X = df.drop(columns=['Attrition_Flag'])
y = df['Attrition_Flag']# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=2)# 随机森林模型训练
rf_model = RandomForestClassifier()
rf_model.fit(X_train, y_train)# 模型预测
y_pred = rf_model.predict(X_test)# 模型评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
classification_rep = classification_report(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

3.2 逻辑回归模型

逻辑回归是一种线性模型,常用于二分类问题。我们同样使用逻辑回归模型对客户的信用卡办卡意愿进行预测,并评估模型性能。

# 逻辑回归模型训练与评估
from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 逻辑回归模型训练
logreg_model = LogisticRegression()
logreg_model.fit(X_train, y_train)# 模型预测
y_pred = logreg_model.predict(X_test)# 模型评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
classification_rep = classification_report(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

四、数据可视化

我们使用Django作为后端框架实现数据可视化,通过Pyecharts库创建多种图表,以更直观地展示数据分布和模型评估结果。

# Django视图函数中的数据可视化
from django.shortcuts import render
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import CurrentConfig, ThemeTypefrom web.service.task_service import get_custormer_age, get_income_category, get_education_level, get_credit_limit, \get_months_inactive_12_mondef bar_chart(request):# 获取客户年龄分布数据x, y = get_custormer_age()line = (Line().add_xaxis([str(age) for age in x]).add_yaxis("Count", y).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="客户年龄分布图"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Age"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Count"),))# 获取客户信用卡额度分布数据x1, y1 = get_credit_limit()line1 = (Line().add_xaxis([str(age) for age in x1]).add_yaxis("Count", y1).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="客户信用卡额度top10分布图"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Age"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Count"),))# 获取客户非活跃月数分布数据bar1 = Bar()x1, y1 = get_months_inactive_12_mon()bar1.add_xaxis(x1)bar1.add_yaxis("客户去年非活跃月数分布", y1)# 获取客户收入范围趋势数据bar = Bar()x, y = get_income_category()bar.add_xaxis(x)bar.add_yaxis("收入范围趋势图", y)# 获取客户教育水平分布数据pie = Pie()tuple = get_education_level()pie.add("教育水平分布图", tuple)# 获取图表的JavaScript代码line_js = line.render_embed()bar_js = bar.render_embed()pie_js = pie.render_embed()bar1_js = bar1.render_embed()line1_js = line1.render_embed()return render(request, 'charts/bar_chart.html', {'line': line_js, 'bar': bar_js, 'pie': pie_js, 'line1': line1_js, 'bar1': bar1_js})

五、总结

通过本项目,我们使用了机器学习模型预测了客户的信用卡办卡意愿,并通过Django实现了数据的可视化展示。这使得银行和金融机构能够更好地理解客户行为模式,并做出相应的业务决策。

这篇关于人工智能|机器学习——基于机器学习的信用卡办卡意愿模型预测项目的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/901849

相关文章

springboot项目如何开启https服务

《springboot项目如何开启https服务》:本文主要介绍springboot项目如何开启https服务方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录springboot项目开启https服务1. 生成SSL证书密钥库使用keytool生成自签名证书将

将Java项目提交到云服务器的流程步骤

《将Java项目提交到云服务器的流程步骤》所谓将项目提交到云服务器即将你的项目打成一个jar包然后提交到云服务器即可,因此我们需要准备服务器环境为:Linux+JDK+MariDB(MySQL)+Gi... 目录1. 安装 jdk1.1 查看 jdk 版本1.2 下载 jdk2. 安装 mariadb(my

Node.js 数据库 CRUD 项目示例详解(完美解决方案)

《Node.js数据库CRUD项目示例详解(完美解决方案)》:本文主要介绍Node.js数据库CRUD项目示例详解(完美解决方案),本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考... 目录项目结构1. 初始化项目2. 配置数据库连接 (config/db.js)3. 创建模型 (models/

springboot项目中常用的工具类和api详解

《springboot项目中常用的工具类和api详解》在SpringBoot项目中,开发者通常会依赖一些工具类和API来简化开发、提高效率,以下是一些常用的工具类及其典型应用场景,涵盖Spring原生... 目录1. Spring Framework 自带工具类(1) StringUtils(2) Coll

Spring Boot项目部署命令java -jar的各种参数及作用详解

《SpringBoot项目部署命令java-jar的各种参数及作用详解》:本文主要介绍SpringBoot项目部署命令java-jar的各种参数及作用的相关资料,包括设置内存大小、垃圾回收... 目录前言一、基础命令结构二、常见的 Java 命令参数1. 设置内存大小2. 配置垃圾回收器3. 配置线程栈大小

Spring Boot项目中结合MyBatis实现MySQL的自动主从切换功能

《SpringBoot项目中结合MyBatis实现MySQL的自动主从切换功能》:本文主要介绍SpringBoot项目中结合MyBatis实现MySQL的自动主从切换功能,本文分步骤给大家介绍的... 目录原理解析1. mysql主从复制(Master-Slave Replication)2. 读写分离3.

Spring Security基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程

《SpringSecurity基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程》:本文主要介绍SpringSecurity基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程,本文给大家介绍的非常详细,对大... 目录1. 前言2. 权限决策依据RBACABAC综合对比3. 数据库表结构说明4. 实战开始5. MyBA

Java的IO模型、Netty原理解析

《Java的IO模型、Netty原理解析》Java的I/O是以流的方式进行数据输入输出的,Java的类库涉及很多领域的IO内容:标准的输入输出,文件的操作、网络上的数据传输流、字符串流、对象流等,这篇... 目录1.什么是IO2.同步与异步、阻塞与非阻塞3.三种IO模型BIO(blocking I/O)NI

一文教你如何将maven项目转成web项目

《一文教你如何将maven项目转成web项目》在软件开发过程中,有时我们需要将一个普通的Maven项目转换为Web项目,以便能够部署到Web容器中运行,本文将详细介绍如何通过简单的步骤完成这一转换过程... 目录准备工作步骤一:修改​​pom.XML​​1.1 添加​​packaging​​标签1.2 添加

tomcat多实例部署的项目实践

《tomcat多实例部署的项目实践》Tomcat多实例是指在一台设备上运行多个Tomcat服务,这些Tomcat相互独立,本文主要介绍了tomcat多实例部署的项目实践,具有一定的参考价值,感兴趣的可... 目录1.创建项目目录,测试文China编程件2js.创建实例的安装目录3.准备实例的配置文件4.编辑实例的