机器学习模型预测贷款审批

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机器学习模型预测贷款审批

作者：i阿极

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文章目录

机器学习模型预测贷款审批
1、前言
2、导入库和数据集
3、数据预处理和可视化
4、分割数据集
5、模型训练与评估
总结

1、前言

贷款是现代世界的主要需求。仅此一点，银行就获得了总利润的主要部分。它有利于学生管理他们的教育和生活费用，也有利于人们购买任何类型的奢侈品，如房子、汽车等。

但在决定申请人的个人资料是否与获得贷款相关时。银行必须照顾很多方面。

因此，在这里我们将使用Python机器学习来简化他们的工作，并使用婚姻状况、教育、申请人收入、信用记录等关键特征来预测候选人的个人资料是否相关。

该数据集包含 13 个特征：

1	贷款	唯一的ID
2	性别	申请人性别男/女
3	已婚	申请人的婚姻状况，值为是/否
4	家属	它告诉申请人是否有任何家属。
5	教育	它将告诉我们申请人是否已毕业。
6	自雇	这定义了申请人是自营职业者，即是/否
7	申请人收入	申请人收入
8	共同申请人收入	共同申请人的收入
9	贷款额度	贷款金额（万）
10	贷款金额_期限	贷款期限（月）
11	信用_历史	个人还款信用记录
12	物业_面积	房产面积，即农村/城市/半城市
13	贷款状态	贷款状态是否已批准，即 Y- 是、N- 否

2、导入库和数据集

首先我们必须导入库：

Pandas – 加载数据框
Matplotlib – 可视化数据特征，即条形图
Seaborn – 使用热图查看特征之间的相关性


import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
  
data = pd.read_csv("LoanApprovalPrediction.csv")

导入数据集后，让我们使用以下命令查看它。

data.head(5)

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3、数据预处理和可视化

获取对象数据类型的列数。

obj = (data.dtypes == 'object') 
print("Categorical variables:",len(list(obj[obj].index)))

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由于 Loan_ID 是完全唯一的，并且与任何其他列都不相关，因此我们将使用删除它。drop()函数。

data.drop(['Loan_ID'],axis=1,inplace=True)

使用barplot可视化列中的所有唯一值。这将简单地显示根据我们的数据集哪个值占主导地位。

obj = (data.dtypes == 'object') 
object_cols = list(obj[obj].index) 
plt.figure(figsize=(18,36)) 
index = 1
  
for col in object_cols: 
  y = data[col].value_counts() 
  plt.subplot(11,4,index) 
  plt.xticks(rotation=90) 
  sns.barplot(x=list(y.index), y=y) 
  index +=1

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由于所有分类值都是二进制的，因此我们可以对所有此类列使用标签编码器，并且这些值将更改为int数据类型。

from sklearn import preprocessing 

label_encoder = preprocessing.LabelEncoder() 
obj = (data.dtypes == 'object') 
for col in list(obj[obj].index): 
  data[col] = label_encoder.fit_transform(data[col])

再次检查对象数据类型列。让我们看看是否还有剩余。

obj = (data.dtypes == 'object') 
print("Categorical variables:",len(list(obj[obj].index)))

使用热力图显示了贷款金额和申请人收入之间的相关性。

plt.figure(figsize=(12,6)) 
  
sns.heatmap(data.corr(),cmap='BrBG',fmt='.2f', 
            linewidths=2,annot=True)

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明 Credit_History 对 Loan_Status 有很大影响。

现在我们将使用Catplot可视化申请人的性别和婚姻状况图。

sns.catplot(x="Gender", y="Married", 
            hue="Loan_Status",  
            kind="bar",  
            data=data)

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现在我们将使用以下代码找出数据集中是否存在缺失值。


for col in data.columns: 
  data[col] = data[col].fillna(data[col].mean())  
    
data.isna().sum()

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由于没有缺失值，那么我们必须继续进行模型训练。

4、分割数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split 
  
X = data.drop(['Loan_Status'],axis=1) 
Y = data['Loan_Status'] 
X.shape,Y.shape 
  
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, 
                                                    test_size=0.4, 
                                                    random_state=1) 
X_train.shape, X_test.shape, Y_train.shape, Y_test.shape

((358, 11), (240, 11), (358,), (240,))

5、模型训练与评估

由于这是一个分类问题，因此我们将使用这些模型：

K邻居分类器
随机森林分类器
支持向量分类器 (SVC)
逻辑回归

为了预测准确性，我们将使用scikit-learn库中的准确性评分函数。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
from sklearn.svm import SVC 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
  
from sklearn import metrics 
  
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 7, 
                             criterion = 'entropy', 
                             random_state =7) 
svc = SVC() 
lc = LogisticRegression() 
  
for clf in (rfc, knn, svc,lc): 
    clf.fit(X_train, Y_train) 
    Y_pred = clf.predict(X_train) 
    print("Accuracy score of ", 
          clf.__class__.__name__, 
          "=",100*metrics.accuracy_score(Y_train,  
                                         Y_pred))

输出：

Accuracy score of  RandomForestClassifier = 98.04469273743017
Accuracy score of  KNeighborsClassifier = 78.49162011173185
Accuracy score of  SVC = 68.71508379888269
Accuracy score of  LogisticRegression = 80.44692737430168

对测试集的预测：

for clf in (rfc, knn, svc,lc): 
    clf.fit(X_train, Y_train) 
    Y_pred = clf.predict(X_test) 
    print("Accuracy score of ", 
          clf.__class__.__name__,"=", 
          100*metrics.accuracy_score(Y_test, 
                                     Y_pred))

输出：

Accuracy score of  RandomForestClassifier = 82.5
Accuracy score of  KNeighborsClassifier = 63.74999999999999
Accuracy score of  SVC = 69.16666666666667
Accuracy score of  LogisticRegression = 80.83333333333333