机器学习每周挑战——信用卡申请用户数据分析

作者：从前慢现在也慢 | 2024-04-04 10:37:14

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数据集的截图

# 字段    说明
# Ind_ID    客户ID
# Gender    性别信息
# Car_owner 是否有车
# Propert_owner 是否有房产
# Children  子女数量
# Annual_income 年收入
# Type_Income   收入类型
# Education 教育程度
# Marital_status    婚姻状况
# Housing_type  居住方式
# Birthday_count    以当前日期为0，往前倒数天数，-1代表昨天
# Employed_days 雇佣开始日期。以当前日期为0，往前倒数天数。正值意味着个人目前未就业。
# Mobile_phone  手机号码
# Work_phone    工作电话
# Phone 电话号码
# EMAIL_ID  电子邮箱
# Type_Occupation   职业
# Family_Members    家庭人数
# Label 0表示申请通过，1表示申请拒绝

# 知道了数据集的情况，我们来看问题
# 问题描述
# 用户特征与信用卡申请结果之间存在哪些主要的相关性或规律？这些相关性反映出什么问题?
#
# 从申请用户的整体特征来看，银行信用卡业务可能存在哪些风险或改进空间？数据反映出的问题对银行信用卡业务有哪些启示?
#
# 根据数据集反映的客户画像和信用卡申请情况，如果你是该银行的风控或市场部门负责人，你会提出哪些战略思考或建议？
#
# 参考分析角度
# 用户画像分析
#
# 分析不同人口统计学特征(如性别、年龄、婚姻状况等)对信用卡申请的影响和规律
# 分析不同社会经济特征(如收入、职业、教育程度等)与申请结果的关系
# 特征选取和模型建立
#
# 评估不同特征对预测信用卡申请结果的重要性，进行特征筛选
# 建立信用卡申请结果预测模型，评估模型性能
# 申请结果分析
#
# 分析不同用户群的申请通过率情况，找到可能的问题原因
# 对申请被拒绝的用户进行细分，寻找拒绝的主要原因

# 知道问题后，我们先进行数据预处理


print(data.info()) # 有缺失值
print(data.isnull().sum() / len(data))  # 可以看出有的列缺失值有点多

# GENDER               7   Annual_income       23   Birthday_count      22     Type_Occupation    488
# GENDER             0.004522   Annual_income      0.014858    Birthday_count     0.014212   Type_Occupation    0.315245
# Type_Occupation    0.315245 这一列缺失值数据占比有点高了，但是，这一列是职业，跟我们的业务相关性较高，我觉得应该将缺失值单独分为一个属性
# 其他的列的缺失值较少，woe们可以填充，也可以删除，我觉得对于信用卡这种模型精度要求较严的，我们就删除，填充的值不是很准确，可能对模型造成一定的影响
# 观察数据，我们可以发现，ID，电话号，邮箱这种特征对我们来说没有用 ，生日记数我也感觉没用


data['Type_Occupation'] = data['Type_Occupation'].fillna("无")
data = data.dropna()
data = data.drop(['Ind_ID','Mobile_phone','Work_Phone','Phone','EMAIL_ID','Birthday_count'],axis=1)

# 分析不同人口统计学特征(如性别、年龄、婚姻状况等)对信用卡申请的影响和规律
# 分析不同社会经济特征(如收入、职业、教育程度等)与申请结果的关系


features = ['GENDER','EDUCATION','Marital_status','Annual_income','Type_Occupation','Type_Income']
 
for i in range(len(features)):
    # plt.subplot(2,3,i+1)
    plt.figure()
 
    if data[features[i]].dtype == float:
        data[features[i]] = pd.cut(data[features[i]],bins=10)
        features_data = data[features[i]].value_counts()
        plt.bar(features_data.index.astype(str),features_data.values)
    else:
        features_data = data.groupby(features[i])['label'].sum()
        features_data = features_data.sort_values(ascending=False)
        plt.bar(features_data.index,features_data.values)
 
    plt.title(features[i]+"与信用卡申请之间的关系")
    plt.xlabel(features[i])
    plt.ylabel("总数量")
    plt.xticks(rotation=60)
    plt.tight_layout()

# 这样我们可以看出各个特征列与标签列之间的关系
# 我们看一下标签列的分布情况


labels = data['label'].value_counts()
# print(labels)
 
plt.figure()
plt.bar(labels.index,labels.values)
plt.title("信用卡申请人数比较")
plt.xticks([0,1],['未申请到信用卡','成功申请到信用卡'])

# 由图可以看出，申请到信用卡的人数比没申请到信用卡的人数少，数据存在不均衡，因此我们建立模型时，要注意处理不均横的数据
# 由于计算机只能处理数字，因此我们先将字符型数据转换为数值型，这里我们可以用标签编码或者独热编码。这里我们选择标签编码


data['Annual_income'] = pd.factorize(data['Annual_income'])[0]
data['label'] = data['label'].astype(int)
 
 
for i in data.columns:
    if data[i].dtype == object:
        encode = LabelEncoder()
        data[i] = encode.fit_transform(data[i])
 
X = data.drop('label',axis=1)
y = data.label
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)
rfc.fit(X,y)
 
importance = rfc.feature_importances_
sort_importance = importance.argsort()
feature = X.columns
 
plt.figure()
plt.barh(range(len(sort_importance)),importance[sort_importance])
plt.yticks(range(len(sort_importance)), [feature[i] for i in sort_importance])
plt.title('特征重要性分析')
plt.xlabel("特征重要性")
 
# plt.show()
 
# 通过特征重要性分析我们可以看出离职天，年收入和职业类型与信用卡的申请有很大的关联
 
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)
 
#分离少数类和多数类
X_minority = X_train[y_train == 1]
y_minority = y_train[y_train == 1]
X_majority = X_train[y_train == 0]
y_majority = y_train[y_train == 0]
X_minority_resampled = resample(X_minority, replace=True, n_samples=len(X_majority), random_state=42)
y_minority_resampled = resample(y_minority, replace=True, n_samples=len(y_majority), random_state=42)
new_X_train = pd.concat([X_majority, X_minority_resampled])
new_y_train = pd.concat([y_majority, y_minority_resampled])
 
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)
rfc.fit(new_X_train,new_y_train)
rfc_y_pred = rfc.predict(X_test)
 
class_report_rfc = classification_report(y_test,rfc_y_pred)
print(class_report_rfc)
 
# 有了准确率，F1分数等，我们来绘制混淆矩阵
rfc_corr = confusion_matrix(y_test,rfc_y_pred)
plt.figure()
sns.heatmap(rfc_corr,annot=True,fmt='g')
plt.title('随机森林的混淆矩阵')
# plt.show()
print(rfc.predict_proba(X_test)[:1])
rfc_fpr,rfc_tpr,_ = roc_curve(y_test,rfc.predict_proba(X_test)[:,1])
rfc_roc = auc(rfc_fpr,rfc_tpr)
 
plt.figure()
plt.plot(rfc_fpr,rfc_tpr,label='ROC(area = %0.2f)')
plt.plot([0,1],[0,1],linestyle='--')
plt.xlabel("False Rate")
plt.ylabel("True Rate")
 
 
svm = SVC(kernel='rbf',probability=True,random_state=42)
svm.fit(new_X_train,new_y_train)
svm_y_pred = svm.predict(X_test)
 
class_report_svm = classification_report(y_test,svm_y_pred)
print(class_report_svm)
 
# 混淆矩阵
svm_corr = confusion_matrix(y_test,svm_y_pred)
plt.figure()
sns.heatmap(svm_corr,annot=True,fmt='g')
plt.title('支持向量机(SVM)的混淆矩阵')
 
svm_fpr,svm_tpr,_ = roc_curve(y_test,svm.predict_proba(X_test)[:,1])
svm_roc = auc(svm_fpr,svm_tpr)
 
plt.figure()
plt.plot(svm_fpr,svm_tpr,label='ROC(area = %0.2f)')
plt.plot([0,1],[0,1],linestyle='--')
plt.xlabel("False Rate")
plt.ylabel("True Rate")
 
 
Xgb = xgb.XGBClassifier(random_state=42,use_label_encoder=False)
Xgb.fit(new_X_train,new_y_train)
Xgb_y_pred = Xgb.predict(X_test)
 
class_report_Xgb = classification_report(y_test,Xgb_y_pred)
print(class_report_Xgb)
 
# 混淆矩阵
Xgb_corr = confusion_matrix(y_test,Xgb_y_pred)
plt.figure()
sns.heatmap(Xgb_corr,annot=True,fmt='g')
plt.title('XGboost的混淆矩阵')
 
Xgb_fpr,Xgb_tpr,_ = roc_curve(y_test,Xgb.predict_proba(X_test)[:,1])
Xgb_roc = auc(Xgb_fpr,Xgb_tpr)
 
plt.figure()
plt.plot(Xgb_fpr,Xgb_tpr,label='ROC(area = %0.2f)')
plt.plot([0,1],[0,1],linestyle='--')
plt.xlabel("False Rate")
plt.ylabel("True Rate")
 
plt.show()

precision recall f1-score support （随机森林）

0 0.94 0.92 0.93 410 （0和1代表着标签列的0和1）
1 0.33 0.41 0.37 39

accuracy 0.88 449
macro avg 0.64 0.67 0.65 449
weighted avg 0.89 0.88 0.88 449

precision recall f1-score support （SVM）

0 0.95 0.05 0.10 410
1 0.09 0.97 0.16 39

accuracy 0.13 449
macro avg 0.52 0.51 0.13 449
weighted avg 0.88 0.13 0.10 449

precision recall f1-score support （XGboost）

0 0.94 0.92 0.93 410
1 0.34 0.41 0.37 39

accuracy 0.88 449
macro avg 0.64 0.67 0.65 449
weighted avg 0.89 0.88 0.88 449

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