用机器学习掌握信用卡风险预测

介绍

在这个项目中，你将学习如何构建一个机器学习分类模型，以预测信用卡持卡人的风险状况。该项目涉及数据预处理、训练支持向量机（SVM）模型，并将预测结果保存到 CSV 文件中。

🎯 任务

在这个项目中，你将学习：

如何通过对非数字特征进行标签编码来准备数据
如何使用训练数据训练机器学习分类模型
如何将预测结果保存到 CSV 文件中

🏆 成果

完成这个项目后，你将能够：

为机器学习任务预处理和准备数据
训练支持向量机（SVM）分类模型
将预测结果保存到 CSV 文件中

准备数据

在这一步中，你将学习如何从 CSV 文件中读取训练和测试数据，并对非数字特征进行标签编码。

在代码编辑器中打开 predict.py 文件。
在 getData() 函数中，完成以下任务：
- 使用 pd.read_csv() 从 credit_risk_train.csv 文件中读取训练数据。
- 使用 pd.read_csv() 从 credit_risk_test.csv 文件中读取测试数据。
- 调用 label() 函数对训练和测试数据中的非数字特征进行标签编码。
- 将训练数据拆分为 x_train、y_train、x_test 和 y_test。

def getData():
    """
    Read data from csv files. And split the train data into train and test for validation.
    """
    ## 步骤 1. 从 csv 文件中读取数据
    data = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)

    ## 步骤 2. 标签编码
    data = label(data)
    test = label(test)

    ## 步骤 3. 将训练数据拆分为训练集和测试集
    x_train, y_train = data.iloc[:, :-1].to_numpy(), data.iloc[:, -1].to_numpy()
    x_test = test.iloc[:, :].to_numpy()
    y_test = None
    return x_train, y_train, x_test, y_test

在 label() 函数中，完成标签编码过程的实现：
- 遍历数据中的每一列。
- 如果列的数据类型是 object，创建一个 LabelEncoder 实例并将其拟合到列数据上。
- 如果列名是 "RISK"，将 LabelEncoder 实例存储在 convertor 变量中。
- 使用 LabelEncoder 实例转换列数据并更新数据中的列。
- 返回更新后的数据。

def label(data):
    """
    Use label encoding to process the non-numeric features.
    """
    global convertor
    for col in data.columns:
        if data[col].dtype == "object":
            le = LE()
            if col == "RISK":
                convertor = le
            le.fit(data[col])
            data[col] = le.transform(data[col])
    return data

完成这一步后，你将准备好用于下一步的训练和测试数据。

训练模型

在这一步中，你将学习如何使用训练数据训练机器学习分类模型。

在 predict() 函数中，完成以下任务：
- 从 sklearn.svm 模块创建一个 SVC 模型的实例。
- 使用 fit() 方法将模型拟合到 x_train 和 y_train 数据上。

def predict(model=MODEL):
    """
    Use the model to predict the result.
    """
    ## 步骤 1. 获取模型
    predictor = model()
    ## 步骤 2. 获取数据
    x_train, y_train, x_test, _ = getData()
    ## 步骤 3. 训练模型
    predictor.fit(x_train, y_train)
    ## 步骤 4. 预测并保存
    res = predictor.predict(x_test)
    save(res)

完成这一步后，模型将被训练好，并准备好对测试数据进行预测。

保存预测结果

在这一步中，你将学习如何将预测结果保存到 credit_risk_pred.csv 文件中。

在 save() 函数中，完成以下任务：
- 使用 convertor 变量将预测结果反向转换回原始标签。
- 创建一个包含预测结果的 Pandas DataFrame，并使用 pd.DataFrame().to_csv() 将其保存到 credit_risk_pred.csv 文件中。

def save(result):
    """
    Save the result to csv file.
    """
    result = convertor.inverse_transform(result)
    dataframe = pd.DataFrame({"RISK": result})
    dataframe.to_csv("credit_risk_pred.csv", index=False, sep=",")

完成这一步后，预测结果将被保存到 credit_risk_pred.csv 文件中。

运行预测

在这最后一步中，你将运行预测过程并检查输出。

在 if __name__ == "__main__": 代码块中，调用 predict() 函数来运行预测过程。
在终端中，使用以下命令运行 predict.py 文件：

python3 predict.py

运行 predict.py 文件后，你应该会看到以下输出：

Predict done!

检查项目目录中的 credit_risk_pred.csv 文件。它应该包含测试数据的预测结果。

恭喜你！你已成功完成信用卡持卡人风险预测项目。你已经学会了如何：

通过对非数字特征进行标签编码来准备数据
使用训练数据训练机器学习分类模型
将预测结果保存到 CSV 文件中

总结

恭喜你！你已经完成了这个项目。你可以在实验平台（LabEx）上练习更多实验来提升你的技能。