银行数据集

我们的数据集描述

y - 客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）

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我们的目标是选择最好的回归模型来让客户订阅或不订阅定期存款。我们将使用如下算法：

线性回归

随机森林回归

KNN近邻

决策树

高斯朴素贝叶斯

支持向量机

选择最佳模型的决定将基于：

准确性

过采样

数据准备

在本节中，我们加载数据。我们的数据有 45211 个变量。

输入变量：

银行客户数据

1 - 年龄(数字)

2 - 工作：工作类型（分类：'行政'、'蓝领'、'企业家'、'女佣'、'管理'、'退休'、'自雇'、'服务'、'学生'、'技术员'、'失业'、'未知')

3 - 婚姻：婚姻状况（分类：'离婚'、'已婚'、'单身'、'不详'；注：'离婚'指离婚或丧偶）。

4 - 教育（分类：'基础4年'、'基础6年'、'基础9年'、'高中'、'文盲'、'专业课程'、'大学学位'、'未知')

5 - 违约：是否有违约的信贷？(分类: '没有', '有', '未知')

6-住房：是否有住房贷款？(分类: '否', '是', '未知')

7 - 贷款：有个人贷款吗？

8 - contact: 联系通信类型（分类：'手机', '电话'）。

9 - 月：最后一次联系的年份月份（分类：'一月', '二月', '三月', ..., '十一月', '十二月')

10 - day\_of\_week：最后一次联系的星期（分类：'mon', 'tue', 'wed', 'thu', 'fri')

11 - 持续时间：最后一次联系的持续时间，以秒为单位（数字）。

12 - 活动：在这个活动期间为这个客户进行的接触次数（数字，包括最后一次接触）。

13 - pdays: 在上次活动中最后一次与客户联系后的天数（数字，999表示之前没有与客户联系）。

14 - 以前：在这次活动之前，为这个客户进行的接触次数（数字）。

15 - 结果：上次营销活动的结果（分类："失败"、"不存在"、"成功"）。

社会和经济背景属性

16 - emp.var.rate：就业变化率--季度指标（数值）。

17 - cons.price.idx：消费者价格指数--月度指标（数值）。

18 - cons.conf.idx：消费者信心指数--月度指标（数字）。

19 - euribor3m：银行3个月利率--每日指标(数值)

20 - nr.employed: 雇员人数 - 季度指标(数字)

输出变量（所需目标）：

y -  客户是否认购了定期存款？(二进制: '是', '否')

我们的下一步是查看变量的形式以及是否存在缺失值的问题。

我们的下一步是计算所有变量的值。

描述性统计

数值总结

改变因变量 y 的值。代替 no - 0 和代替 yes - 1。

对于我们的每个变量，我们绘制一个箱线图来查看是否有任何可见的异常值。

我们可以看到许多可见的异常值，尤其是在 balance 、 campaign 、 pdays 的情况下。在 pdays ，我们可以看到很多变量都在分位数范围之外。这个变量是一个特例，它被解码为 -1，这就是我们的图看起来像这样的原因。在表示变量之前的箱线图的情况下，它表示在此活动之前执行的联系数量，在这种情况下，我们还可以注意到许多超出分位数范围的值。

直方图

我们的下一步是查看连续变量的分布和直方图

我们可以看到没有一个变量具有正态分布。

我们的下一步是查看因变量 y 与每个变量或连续变量之间的关系。

从这些变量中我们可以得到的最有趣的观察是，大多数说不的人年龄在20-40岁之间，在月底的第20天，大多数人也拒绝了这个提议。

分类总结

我们制作仅包含分类变量的数据子集，以便更轻松地绘制箱线图

我们还查看了分类变量，看看是否有一些有趣的特征

从上面的条形图中可以看出，最有趣的结果来自变量：婚姻状况、教育和工作。

从代表婚姻状况的图表来看，大多数人都已婚。

正如我们在代表教育的图表上看到的那样 - 最大的是接受过中等教育的人数。

在约伯的情况下，我们可以看到大多数人都有蓝领和管理工作。

我们还想在马赛克图上查看我们的分类变量与 y 变量之间的关系。

正如我们所见，大多数人都拒绝了该提议。就地位而言，已婚的人说“不”最多。

在可变违约的情况下，大多数没有违约信用的人也拒绝了该提案。

大多数有住房贷款的人也拒绝了该提议。

大多数没有贷款的人拒绝了这个提议。

数据挖掘

我们想更深入地研究我们的变量，看看我们是否可以用它们做更多的事情。

我们的下一步是使用 WOE 分析。

基于对我们有用的 WOE 分析变量是：pdays、previous、job、housing、balance、month、duration、poutcome、contact。

在下一步中，我们决定根据 WOE 结果和变量的先前结果删除无用的列。

我们删除的其中一个列是 poutcome，尽管它的 WOE 很高，但我们决定删除它，因为从 prevois 分析中我们看到它有许多未知的观察结果。

在可变持续时间的情况下，我们也可以看到WOE相当大，甚至可以说这个结果有点可疑。我们决定根据 WOE 结果放弃它，因为我们的模型应该根据过去的数据说明是否建议给某个人打电话。

在可变接触的情况下，我们放弃了它，因为对我们来说，接触形式在我们的模型中没有用。

我们还删除了变量 day 因为它对我们没有用，因为这个变量代表天数，而该变量的 WOE 非常小。我们删除的最后一个变量是变量 pdays，尽管这个变量 WOE 的结果非常好，但它对我们来说并不是一个有用的变量。

我们分析中剩下的列：

特征选择和工程

要执行我们的算法，我们首先需要将字符串更改为二进制变量。

我们更改了列的名称。

创建虚拟变量后，我们进行了 Pearson 相关。

我们选择了数字列来检查相关性。正如我们所看到的，没有相关性。

我们查看因变量和连续变量之间的关系。

交叉验证

经过所有准备工作，我们终于可以将数据集拆分为训练集和测试集。

算法的实现

逻辑回归

决策树

随机森林

KNN近邻

高斯朴素贝叶斯

我们看到根据 AUC 值的最佳模型是朴素贝叶斯我们不应该太在意最低的 R2 分数，因为数据非常不平衡（很容易预测 y=0）。在混淆矩阵中，我们看到它预测了漂亮的价值真正值和负值。令我们惊讶的是，决策树的 AUC 约为 50%。

欠采样

我们尝试对变量 y=0 进行欠采样

逻辑回归

决策树

随机森林

KNN近邻

高斯朴素贝叶斯

过采样

我们尝试对变量 y=1 进行过采样

逻辑回归

决策树

随机森林

KNN近邻

高斯朴素贝叶斯

结论

我们看到欠采样和过采样变量 y 对 AUC 没有太大帮助。