大学生课程|统计基础与python分析4|实战:客户流失预警模型(免费下载所有课程材料)_在线教育平台用户流失情况分析python代码

customer_warning.py

读取数据

# 读取数据

import pandas as pd

df = pd.read_excel('股票客户流失.xlsx')

划分特征变量和目标变量

# 划分特征变量和目标变量

# 利用drop()函数，删除‘是否流失’列

x = df.drop(columns='是否流失')  # DataFrame类型

y = df['是否流失']  # Series类型

划分训练集和测试集

在进行模型搭建和使用前都会将数据分成：

训练集数据（简称训练集）

测试集数据（简称测试集）

划分训练集和测试集的目的一是为了对模型进行评估，二是可以通过测试集对模型进行调优。

# 划分训练集和测试集

# 引入train_test_split函数，用于划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split as tts

# x_train和x_test分别是x的训练集和测试集

# y_train和y_test分别是y的训练集和测试集

# test_size=0.2，表示在数据集合中，选择0.2，即20%作为测试集

# 每次的测试集，划分都是随机的。

# 如果要将划分数据固定，需要改为tts(x, y, test_size=0.2, random_state=1)

# random_state等于非零整数，使得每次划分结果保持一致

# random_state=0，表示每次划分结果不同

x_train, x_test, y_train, y_test = tts(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 注意，这里只是划分数据集，并没有涉及任何建模

# x_train和x_test为DataFrame类型，因为x为DataFrame类型

# y_train和y_test为Series类型，因为y为Series类型

模型搭建

# 模型搭建

# 引入逻辑回归模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构造初始的逻辑回归模型

model = LogisticRegression()

# 进行模型训练，使用x_train和y_train做训练数据

model.fit(x_train, y_train)

模型使用

预测数据结果

# 预测数据结果

# 原理是将x_test作为模型输入，得到y_pred集合

# 如果y_pred集合和y_test集合一致，或者有较高一致度，证明模型成功

y_pred = model.predict(x_test)  # y_pred为数组类型

# 对比显示

a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame

a['预测值'] = y_pred  # y_pred为数组类型

a['实际值'] = y_test.values  # y_test为Series类型，y_test.values转换成数组类型

# a['预测值']和a['实际值']为Series类型，a为DataFrame类型

print(a)

显示：

      预测值  实际值

0       0    0

1       0    0

2       0    0

3       0    0

4       0    0

...   ...  ...

1404    1    1

1405    1    1

1406    0    1

1407    0    0

1408    1    0

[1409 rows x 2 columns]

查看所有数据精准度

# 查看所有数据精准度

# 利用accuracy_score()函数对比两组数据的准确度

from sklearn.metrics import accuracy_score as accs

score = accs(y_pred, y_test)

print('预测准确度：' + str(score))

# 也可以直接使用LogisticRegression自带的score()函数计算预测准确度

# 注意，score()函数的输入，是x和y的测试集

# score = model.score(x_test, y_test)

# print('预测准确度：' + str(score))

显示：

预测准确度：0.772888573456352

由此可见，预测准确度达到77%，可以

查看预测概率

# 预测概率

print(y_pred)  # 打印0、1，代表是或者否流失

# 按照概率显示

y_pred_proba = model.predict_proba(x_test)  # y_pred_proba为数组类型

b = pd.DataFrame(y_pred_proba, columns=['不流失概率', '流失概率'])

print(b)

显示：

[0 0 0 ... 0 0 1]

         不流失概率      流失概率

0     0.794823  0.205177

1     0.774744  0.225256

2     0.622889  0.377111

3     0.675527  0.324473

4     0.891945  0.108055

...        ...       ...

1404  0.217267  0.782733

1405  0.478332  0.521668

1406  0.773442  0.226558

1407  0.799966  0.200034

1408  0.438190  0.561810

[1409 rows x 2 columns]

如果只想查看不流失概率

# 如果只想查看不流失概率

print(y_pred_proba[:, 0])

# :，表示二维数组所有行

# 0，表示第0列

# 如果只想查看“流失率”，改为：print(y_pred_proba[:, 1])

显示：

[0.79482289 0.77474446 0.62288899 ... 0.77344169 0.79996554 0.43819005]

获取逻辑回归系数

# 获取逻辑回归系数

print(model.coef_)  # 系数ki

print(model.intercept_)  # 截距项k0

显示：

[[ 2.42241805e-05  8.30362317e-03  1.05091829e-02 -2.56629212e-03

  -1.07272886e-04]]

[-1.44369103e-06]

反向观察

# 将y_pred_proba的结果代入求概率的公式

import numpy as np

# 设两个列表m、n

# 每组x值代入公式，得出的概率，放到m列表，即“流失率”

# y_pred_proba计算出来的“流失概率”，放到n列表

# r，用于统计m流失率和n流失率相同的个数

m = []

n = []

r = 0

# 由于x_test为DataFrame，x_test.iloc[i]取第i列数据

# model.coef_.T，对model.coef_转置

for i in range(len(x_test)):

    temp1 = 1 / (1 + np.exp(-(np.dot(x_test.iloc[i], model.coef_.T) + model.intercept_)))

    # temp1是一个数组（只有一个元素的数组），temp1[0]取第一个元素，相当于将一个只有一个元素的数组转化为一个数字

    m.append(temp1[0])

    # temp2是一个数组（只有一个元素的数组），temp2[0]取第一个元素，相当于将一个只有一个元素的数组转化为一个数字

    temp2 = y_pred_proba[i:(i + 1), 1]

    n.append(temp2[0])

    # 由于是浮点数比较，有精度问题。

    # 所以，如果两者只差小于一个很小值，例如0.0000000000001，即认为两者相等

    if abs(temp1[0] - temp2[0]) <= 0.0000000000001:

        r = r + 1

print(r/len(x_test))

显示：

1.0

表示：

模型算出的“流失率”（预测概率）n(x)

用推导得出的公式，输入x，得出（预测概率）m(x)

两者一样

新数据代入

# 使用模型

# 去掉警告信息

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

# 代入新数据

# 用概率显示

print(model.predict_proba([[23000, 150, 301, 1500, 2],[23000, 150, 301, 1500, 2]]))

# 直接显示0或者1的结论

print(model.predict([[23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3]]))

print(model.predict([[22686.5, 297, 149.25, 2029.85, 0]]))  # 材料数据

显示：

[[0.24615641 0.75384359]

 [0.24600995 0.75399005]]

[1 1 1]

[0]

注意：

如果没有去掉警告信息，会显示以下警告：

base.py:450: UserWarning: X does not have valid feature names, but LogisticRegression was fitted with feature names warnings.warn(

出现警告的原因

当初df = pd.read_excel('股票客户流失.xlsx')，读取的文件，第一行是列表名

列表名成为feature names

LogisticRegression使用了feature names

model.predict([[23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3]])

这样直接使用，没有列表名

所以出现警告信息

base.py:450: UserWarning: X does not have valid feature names, but LogisticRegression was fitted with feature names warnings.warn(

如果人工增加列表名，例如：

t = pd.DataFrame([[23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3]], columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

print(model.predict(t))

程序能运行，但也会出现警告信息，因为这里的列表名，与当初的列表名不一致。

警告信息如下：

base.py:493: FutureWarning: The feature names should match those that were passed during fit. Starting version 1.2, an error will be raised.

Feature names unseen at fit time:

- A

- B

- C

- D

- E

Feature names seen at fit time, yet now missing:

- 上月交易佣金（元）

- 最后一次交易距今时间（天）

- 本券商使用时长（年）

- 累计交易佣金（元）

- 账户资金（元）

  warnings.warn(message, FutureWarning)

只要把列表名改成与之前的一致，就不会出现警告信息

t = pd.DataFrame([[23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3], [23000, 160, 301, 1600, 3]], columns=['账户资金（元）', '最后一次交易距今时间（天）', '上月交易佣金（元）', '累计交易佣金（元）', '本券商使用时长（年）'])

print(model.predict(t))