挖掘建模

简介: #-*- coding: utf-8 -*-#逻辑回归 自动建模import pandas as pd#参数初始化filename = 'C:/Users/ecaoyng/Deskt...
#-*- coding: utf-8 -*-
#逻辑回归 自动建模
import pandas as pd

#参数初始化
filename = 'C:/Users/ecaoyng/Desktop/work space/DataMining/shizhan_source/chapter5/chapter5/chapter5/demo/data/bankloan.xls'
data = pd.read_excel(filename)
x = data.iloc[:,:8].as_matrix()
y = data.iloc[:,8].as_matrix()


from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR 
rlr = RLR() #建立随机逻辑回归模型,筛选变量
rlr.fit(x, y) #训练模型
rlr.get_support() #获取特征筛选结果,也可以通过.scores_方法获取各个特征的分数
print(u'通过随机逻辑回归模型筛选特征结束。')
print(u'有效特征为:%s' % ','.join(data.columns[rlr.get_support()]))
x = data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() #筛选好特征

lr = LR() #建立逻辑货柜模型
lr.fit(x, y) #用筛选后的特征数据来训练模型
print(u'逻辑回归模型训练结束。')
print(u'模型的平均正确率为:%s' % lr.score(x, y)) #给出模型的平均正确率,本例为81.4%



通过随机逻辑回归模型筛选特征结束。
有效特征为:工龄,地址,负债率,信用卡负债
逻辑回归模型训练结束。
模型的平均正确率为:0.814285714286
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