【视频】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例

# 显示全部特征
df.head()

# 划分训练集，测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=666)

# 用训练集进行数据探索
train = pd.concat([X_train,y_train],axis=1)

X_train.pop("sampleid")
X_test.pop("sampleid")
train.pop("sampleid")

# 增加列
# 将两个日期变量由字符串转换为日期格式类型
train["arrial"] = pd.to_datimetain["arrval"])
X_tst["arival"] = d.to_daetime(X_est["arival"])
# 生成提前预定时间列（衍生变量）
X_trin["day_adanced"] = (X_rain["arival"]-Xtrain["d"]).dt.days

## 删除列
X_tran.dro(columns="d","arrivl"],inpace=True)

zsl = tain.isnll().sum()[tain.isnll(.sum()!=0].inex

tkq = ["hstoryvsit_7ordernm","historyviit_visit_detaipagenum","frstorder_b","historyvi
# tbkq = ["hitoryvsit_7dernum","hisryvisit_isit_detailagenum"]

X_train[i].fillna(0,inplace=True)

## 一部分用0填充，一部分用中位數填充
# 新用戶影響的相關屬性：ic_sniti，cosuing_cacity
n_l = picesensitive","onsmng_cpacty"]
fori in n_l
X_trini][Xra[X_trinnew_ser==1].idex]=0
X_est[i][X_test[X_test.nw_user==1].inex]=0

for f in flter_two:
a = X_trin[].median()
X_tran[f][X_train[f]<0]=a
X_test[f][X_est[]<0]=a
tran[f][train[f]<0]=a

def na_ill(df):
for col in df.clumns:
mean = X_trai[col].mean()

dfcol]=df[col].fillna(median)
return

## 衍生变量年成交率
X_train["onear_dalate"]=_tain["odernum_onyear"]/X_tran"visinum_onyar"]
X_st["onyardealae"]=X_st["orernum_neyear"]/Xtest[visitumonyear"]
X_al =pd.nca([Xtin,Xtes)

#决策树检验

dt = Decsionr(random_state=666)

pre= dt.prdict(X_test)
pre_rob = dt.preicproa(X_test)[:,1]
pre_ob

scaler = MinMacaer()

#决策树检验
dt = DeonTreasifi(random_state=666)

X_test = X_test.iloc[:,sp.get_spport()]
#决策树检验
dt = DecisonreeClssifie(random_state=666)
dt.fit(X_trin,y_tain)
dt.score(X_tst,y_est)
pre = dt.pdict(X_test)
pe_rob = dt.redicproba(X_test)[:,1]
pr_rob

uc(pr,tpr)

#共线性--严重共线性0.9以上，合并或删除
d = Xtrai.crr()
d[d<0.9]=0 #赋值显示高相关的变量
pl.fufsiz=15,15,dpi200)
ssheatp(d)

y_prob = lr.preictproba(X_test)[:,1]
y_pred = lr.predict(X_test
fpr_lr,pr_lr,teshold_lr = metris.roc_curve(y_test,y_prob)
ac_lr = metrcs.aucfpr_lr,tpr_lr)
score_lr = metrics.accuracy_score(y_est,y_pred)
prnt("模准确率为：{0}，AUC得分为{1}".fomat(score_lr,auc_lr))
prit("="*30

gnb = GasinNB() # 实例化一个LR模型
gnb.fi(trai,ytran) # 训练模型
y_prob = gn.pic_proba(X_test)[:,1] # 预测1类的概率
y_pred = gnb.preict(X_est) # 模型对测试集的预测结果
fpr_gnb,tprgnbtreshold_gb = metrics.roc_crve(ytesty_pob) # 获取真阳率、伪阳率、阈值
aucgnb = meic.aucf_gnb,tr_gnb) # AUC得分
scoe_gnb = merics.acuray_score(y_tes,y_pred) # 模型准确率

s =SVkernel='f',C=,max_ter=10,randomstate=66).fit(Xtrain,ytrain)
y_rob = sc.decsion_untio(X_st) # 决策边界距离
y_ed =vc.redit(X_test) # 模型对测试集的预测结果
fpr_sv,tpr_vc,theshld_sv = mtris.rc_urv(y_esty_pob) # 获取真阳率、伪阳率、阈值
au_vc = etics.ac(fpr_sc,tpr_sv) # 模型准确率
scre_sv = metrics.ccuracy_sore(_tst,ypre)

dtc.fit(X_tran,_raiproba(X_test)[:,1] # 预测1类的概率
y_pred = dtc.predct(X_test # 模型对测试集的预测结果
fpr_dtc,pr_dtc,thresod_dtc= metrcs.roc_curvey_test,yprob) # 获取真阳率、伪阳率、阈值

c = RndoForetlassiir(rand_stat=666) # 建立随机森
rfc.it(X_tain,ytrain) # 训练随机森林模型
y_rob = rfc.redict_poa(X_test)[:,1] # 预测1类的概率
y_pedf.pedic(_test) # 模型对测试集的预测结果
fpr_rfc,tp_rfc,hreshol_rfc = metrcs.roc_curve(y_test,_prob) # 获取真阳率、伪阳率、阈值
au_fc = meris.auc(pr_rfctpr_fc) # AUC得分
scre_rf = metrcs.accurac_scor(y_tes,y_ped) # 模型准确率

# 读训练数据集和测试集
dtainxgbatrx(X_rai,yrain)
dtest=g.DMrx(Xtest
# 设置xgboost建模参数
paras{'booser':'gbtee','objective': 'binay:ogistic','evlmetric': 'auc'

# 训练模型
watchlst = (dtain,'trai)
bs=xgb.ran(arams,dtain,n_boost_round=500eva=watchlst)
# 输入预测为正类的概率值
y_prob=bst.redict(dtet)
# 设置阈值为0.5，得到测试集的预测结果
y_pred = (y_prob >= 0.5)*1
# 获取真阳率、伪阳率、阈值
fpr_xg,tpr_xgb,heshold_xgb = metricsroc_curv(test,y_prob)
aucxgb= metics.uc(fpr_gb,tpr_xgb # AUC得分
score_gb = metricsaccurac_sore(y_test,y_pred) # 模型准确率
print('模型准确率为:{0},AUC得分为:{1}'.format(score_xgb,auc_xgb))

plt.xlabel('伪阳率')
plt.ylabel('真阳率')
plt.title('ROC曲线')
plt.savefig('模型比较图.jpg',dpi=400, bbox_inches='tight')
plt.show()

ea = pd.Sries(dct(list((X_trclumsfc.eatre_imortancs_))))
ea.srt_vlues(acedig=False
fea_s = (fa.srt_vauesacnding=alse)).idex

# 用户画像特征
user_feature = ["decisiohabit_user,'starprefer','lastpvgap','sid',
'lernum",'historyvisit_visit_detaipagenum',
"onyear_dealrat
]
# 流失影响特征
fea_lis = ["cityuvs",
"cityorders",
"h",
"businessrate_pre2"

# 数据标准化 Kmeans方法对正态分布数据处理效果更好
scaler = StanardScalr()
lo_atribues = pdDatarame(scr.fittransfrm(all_cte),columns=all_ce.coluns)

# 建模分类
Kmens=Means(n_cluste=2,rndom_state=0) #333
Keans.fi(lot_attributes # 训练模型
k_char=Kmenscluster_centers_ # 得到每个分类
plt.figure(figsize=(5,10))

types=['高价值用户','潜力用户']
ax.pie[1], raius=0.,colors='w')
plt.savefig(用户画像.jpg'dpi=400, box_inchs='tigh')