逻辑回归实战-股票客户流失预警模型(Python代码)_逻辑回归 上市公司预警 案例

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逻辑回归和多项逻辑回归理论看这篇博客

一、逻辑回归

sigmoid函数绘制

# sigmoid函数绘制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-6, 6)  # 通过linspace()函数生成-6到6的等差数列，默认50个数
y = 1.0 / (1.0 + np.exp(-x))  # Sigmoid函数计算公式
plt.grid()
plt.plot(x,y)
plt.annotate('$sigmoid(x)=\\frac{1}{1+e^{-x}}$'
             ,xy=(2,0.5)
             ,xytext=(0.2, 0.5)
             ,size = 15
            )
plt.show()
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逻辑回归模型

# 构造数据
X = [[1, 0], [5, 1], [6, 4], [4, 2], [3, 2]]
y = [0, 1, 1, 0, 0]

# 模型训练
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression().fit(X, y)

# 打印系数和截距项
print(model.coef_)  # 系数w1与w2
print(model.intercept_)  # 截距项b
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# 模型预测 - 预测单个数据
print(model.predict([[2,2]]))
# 模型预测 - 预测多个数据1
print(model.predict([[1,1], [2,2], [5, 5]]))

# 预测概率：左列是分类为0的概率，右列是分类为1的概率
y_pred_proba = model.predict_proba(X)
print(y_pred_proba)

# 通过DataFrame展示
import pandas as pd
pd.DataFrame(y_pred_proba, columns=['分类为0的概率', '分类为1的概率'])  
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二、逻辑回归模型案例

股票客户流失预警模型

不知道怎么上传Excel，有需要可以私信

# 逻辑回归模型案例 - 股票客户流失预警模型
# 1.读取数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('股票客户流失.xlsx')

# 2.划分特征变量和目标变量
X = df.drop(columns='是否流失') 
y = df['是否流失']

# 3.划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=90)

# 4.模型搭建
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)

# 5.预测数据结果
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred[0:100])  # 打印预测内容的前100个看看

# 放到一个DataFrame里进行查看比对
a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()  # 可以看到此时前5个预测准确度为80%

# 预测准确率
score = model.score(X_test, y_test)
print(score)  

# 6.预测概率
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)  
print(y_pred_proba[0:5])  # 打印前5个客户的分类概率
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股票客户流失预警模型评估

# 评估股票客户流失预警模型
# 1.计算ROC曲线需要的假警报率（fpr）、命中率（tpr）及阈值（thres）
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thres = roc_curve(y_test, y_pred_proba[:,1])

# 2.查看假警报率（fpr）、命中率（tpr）及阈值（thres）
a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['阈值'] = list(thres)
a['假警报率'] = list(fpr)
a['命中率'] = list(tpr)
a.head()

# 3.绘制ROC曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] #显示中文标签，Mac用这个显示中文
#plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文
plt.plot(fpr, tpr)   # 绘制折线图
plt.title('ROC曲线') # 添加标题
plt.xlabel('FPR')   # 添加X轴标签
plt.ylabel('TPR')  # 添加Y轴标
plt.show()

# 4.求出模型的AUC值
from sklearn.metrics import roc_auc_score
AUC = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba[:,1])
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三、多项逻辑回归(多分类回归)

# 构造数据，此时y有多个分类
X = [[1, 0], [5, 1], [6, 4], [4, 2], [3, 2]]
y = [-1, 0, 1, 1, 1]  # 这里有三个分类-1、0、1

# 模型训练
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression().fit(X, y) 

print(model.predict([[0, 0]]))
print(model.predict(X))
print(model.predict_proba([[0, 0]]))
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