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修复预测问题
在本章中,我们将重点介绍在特定场景的帮助下修复预测问题。
考虑一家公司希望根据通过在线申请表提供的客户详细信息自动执行贷款资格详细信息。详细信息包括客户姓名、性别、婚姻状况、贷款金额和其他强制详细信息。
详细信息记录在 CSV 文件中,如下所示 −

执行以下代码来评估预测问题 −
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)
输出
上述代码生成以下输出。

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