예측 문제 해결

이 장에서는 특정 시나리오의 도움으로 예측 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.

회사에서 온라인 신청서를 통해 제공되는 고객 세부 정보에 따라 대출 자격 세부 정보를 자동화하려고한다고 가정합니다. 세부 사항에는 고객 이름, 성별, 결혼 여부, 대출 금액 및 기타 필수 세부 사항이 포함됩니다.

세부 사항은 아래와 같이 CSV 파일에 기록됩니다.

다음 코드를 실행하여 예측 문제를 평가하십시오.

import pandas as pd
from sklearn import ensemble
import numpy as np

from scipy.stats import mode
from sklearn import preprocessing,model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

#loading the dataset
data=pd.read_csv('train.csv',index_col='Loan_ID')
def num_missing(x):
   return sum(x.isnull())
 
#imputing the the missing values from the data
data['Gender'].fillna(mode(list(data['Gender'])).mode[0], inplace=True)
data['Married'].fillna(mode(list(data['Married'])).mode[0], inplace=True)
data['Self_Employed'].fillna(mode(list(data['Self_Employed'])).mode[0], inplace=True)

# print (data.apply(num_missing, axis=0))
# #imputing mean for the missing value
data['LoanAmount'].fillna(data['LoanAmount'].mean(), inplace=True)
mapping={'0':0,'1':1,'2':2,'3+':3}
data = data.replace({'Dependents':mapping})
data['Dependents'].fillna(data['Dependents'].mean(), inplace=True)
data['Loan_Amount_Term'].fillna(method='ffill',inplace=True)
data['Credit_History'].fillna(method='ffill',inplace=True)
print (data.apply(num_missing,axis=0))

#converting the cateogorical data to numbers using the label encoder
var_mod = ['Gender','Married','Education','Self_Employed','Property_Area','Loan_Status']
le = LabelEncoder()
for i in var_mod:
   le.fit(list(data[i].values))
   data[i] = le.transform(list(data[i]))
 
#Train test split
x=['Gender','Married','Education','Self_Employed','Property_Area','LoanAmount', 'Loan_Amount_Term','Credit_History','Dependents']
y=['Loan_Status']
print(data[x])
X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(data[x],data[y], test_size=0.2)

#
# #Random forest classifier
# clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,
criterion='gini',max_depth=3,max_features='auto',n_jobs=-1)
clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=200,max_features=3,min_samples
   _split=5,oob_score=True,n_jobs=-1,criterion='entropy')
	
clf.fit(X_train,y_train)
accuracy=clf.score(X_test,y_test)
print(accuracy)

산출

위의 코드는 다음 출력을 생성합니다.