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

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

基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互

《基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互》:本文主要介绍如何基于Flask框架开发AI模型API管理系统,允许用户添加、删除不同AI模型的API密钥,感兴趣的可以了解下... 目录1. 概述2. 后端代码说明2.1 依赖库导入2.2 应用初始化2.3 API 存储字典2.4 路由函数2.5 应

springboot集成Deepseek4j的项目实践

《springboot集成Deepseek4j的项目实践》本文主要介绍了springboot集成Deepseek4j的项目实践,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价... 目录Deepseek4j快速开始Maven 依js赖基础配置基础使用示例1. 流式返回示例2. 进阶

SpringBoot项目启动报错"找不到或无法加载主类"的解决方法

《SpringBoot项目启动报错找不到或无法加载主类的解决方法》在使用IntelliJIDEA开发基于SpringBoot框架的Java程序时,可能会出现找不到或无法加载主类com.example.... 目录一、问题描述二、排查过程三、解决方案一、问题描述在使用 IntelliJ IDEA 开发基于

SpringBoot项目使用MDC给日志增加唯一标识的实现步骤

《SpringBoot项目使用MDC给日志增加唯一标识的实现步骤》本文介绍了如何在SpringBoot项目中使用MDC(MappedDiagnosticContext)为日志增加唯一标识,以便于日... 目录【Java】SpringBoot项目使用MDC给日志增加唯一标识,方便日志追踪1.日志效果2.实现步

Ubuntu中Nginx虚拟主机设置的项目实践

《Ubuntu中Nginx虚拟主机设置的项目实践》通过配置虚拟主机,可以在同一台服务器上运行多个独立的网站,本文主要介绍了Ubuntu中Nginx虚拟主机设置的项目实践,具有一定的参考价值,感兴趣的可... 目录简介安装 Nginx创建虚拟主机1. 创建网站目录2. 创建默认索引文件3. 配置 Nginx4

Java进阶学习之如何开启远程调式

《Java进阶学习之如何开启远程调式》Java开发中的远程调试是一项至关重要的技能,特别是在处理生产环境的问题或者协作开发时,:本文主要介绍Java进阶学习之如何开启远程调式的相关资料,需要的朋友... 目录概述Java远程调试的开启与底层原理开启Java远程调试底层原理JVM参数总结&nbsMbKKXJx

SpringBoot项目启动错误:找不到或无法加载主类的几种解决方法

《SpringBoot项目启动错误:找不到或无法加载主类的几种解决方法》本文主要介绍了SpringBoot项目启动错误:找不到或无法加载主类的几种解决方法,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录方法1:更改IDE配置方法2:在Eclipse中清理项目方法3:使用Maven命令行在开发Sprin