使用决策树对金融贷款数据进行分析

在本篇博客中，我们将通过使用 Python、Pandas 和多种机器学习技术，对一组贷款数据进行全面分析。通过详细的步骤展示，你将学会如何进行数据预处理、可视化分析以及构建预测模型。

第一步：导入数据和必要的库

首先，我们需要导入数据并加载所需的库：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("new_file.csv").sample(n=20000, random_state=42)

第二步：数据预处理

在数据预处理中，我们主要解决数据类型问题、处理缺失值以及删除无关特征：

data.drop(['id', 'url', 'desc', 'member_id'], axis=1, inplace=True)

可以通过指定 dtype 选项或者设置 low_memory=False 来解决此警告。
检查和处理缺失值和无限值

import numpy as np
inf_values = data[data == np.inf].values.any()
print(inf_values)

data.fillna(data.mean(), inplace=True)
data.interpolate(method='linear', inplace=True)

第三步：数据可视化

贷款金额分布

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['loan_amnt'], bins=30, kde=True, color='skyblue')
plt.title('贷款金额分布')
plt.xlabel('贷款金额')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

在这里插入图片描述

信用等级分布

plt.figure(figsize=(10, 6))
data['grade'].value_counts().plot(kind='bar', color='lightgreen')
plt.title('信用等级分布')
plt.xlabel('信用等级')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

在这里插入图片描述

按贷款状态划分的年收入分布

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='loan_status', y='annual_inc', data=data)
plt.title('按贷款状态划分的年收入分布')
plt.xlabel('贷款状态')
plt.ylabel('年收入')
plt.show()

在这里插入图片描述

第四步：特征工程

处理日期特征

data['earliest_cr_line'] = pd.to_datetime(data['earliest_cr_line'])
data['issue_d'] = pd.to_datetime(data['issue_d'])
data['credit_hist'] = (data['issue_d'] - data['earliest_cr_line']).dt.days
data.drop(['earliest_cr_line', 'issue_d'], axis=1, inplace=True)

编码类别型特征

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
cat_cols = data.select_dtypes(include=['object']).columns

le = LabelEncoder()
for col in cat_cols:
    data[col] = le.fit_transform(data[col])

第五步：相关性分析

最后，我们通过热图来展示特征之间的相关性：

plt.figure(figsize=(12, 8))
corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm', annot=False)
plt.title('相关性热图')
plt.show()

在这里插入图片描述

第六步：划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X = data.drop('loan_status', axis=1)
y = data['loan_status']

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

第七步：构建和评估模型

我们使用决策树分类器来进行预测，并评估模型的性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dt_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dt_model.fit(X_train, y_train)

y_pred = dt_model.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
print("分类报告:\n", classification_report(y_test, y_pred))

在这里插入图片描述
通过这些步骤，我们成功地对贷款数据进行了分析和建模，希望这篇教程能够帮助你更好地理解数据科学的工作流程。

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