本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据。分享给大家供大家参考,具体如下:
一、Logistic回归模型:
二、Logistic回归建模步骤
1.根据分析目的设置指标变量(因变量和自变量),根据收集到的数据进行筛选
2.用ln(p/1-p)和自变量x1...xp列出线性回归方程,估计出模型中的回归系数
3.进行模型检验。模型有效性检验的函数有很多,比如正确率、混淆矩阵、ROC曲线、KS值
4.模型应用。
三、对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模
源代码为:
import pandas as pd filename=r'..\data\bankloan.xls' #导入数据路径 data=pd.read_excel(filename) #读取该excel文件 x=data.iloc[:,:8].as_matrix() #选取数据集中0-7行的数据,形成一个矩阵 y=data.iloc[:,8].as_matrix() from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR rlr=RLR() rlr.fit(x,y) #训练模型 rlr.get_support() #获取特征筛选结果 print(u'通过逻辑回归模型筛选特征结束。') print(u'有效特征为:%s'%','.join(data.columns[rlr.get_support()])) x=data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() #筛选好的特征 lr=LR() lr.fit(x,y) print(u'逻辑回归模型训练结束') print(u'模型的平均正确率:%s'%lr.score(x,y))
机器运行结果报错:
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 9 but corresponding boolean dimension is 8
解决办法:建立一个新的矩阵data2,去掉最后一行,使维数匹配。
修改后代码如下:
import pandas as pd filename=r'..\data\bankloan.xls' data=pd.read_excel(filename) x=data.iloc[:,:8].as_matrix() y=data.iloc[:,8].as_matrix() from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR rlr=RLR() rlr.fit(x,y) rlr.get_support() print(u'通过逻辑回归模型筛选特征结束。') data2=data.drop(u'违约',1) print(u'有效特征为:%s'%','.join(data2.columns[rlr.get_support()])) x=data[data2.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() lr=LR() lr.fit(x,y) print(u'逻辑回归模型训练结束') print(u'模型的平均正确率:%s'%lr.score(x,y))
机器运行结果:
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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