予測問題の修正

この章では、特定のシナリオを使用して予測問題を修正することに焦点を当てます。

企業が、オンライン申請フォームを通じて提供される顧客の詳細に従って、ローンの適格性の詳細を自動化することを検討します。詳細には、顧客の名前、性別、配偶者の有無、融資額、その他の必須の詳細が含まれます。

詳細は、以下に示すようにCSVファイルに記録されます-

予測問題を評価するには、次のコードを実行します-

import pandas as pd
from sklearn import ensemble
import numpy as np

from scipy.stats import mode
from sklearn import preprocessing,model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

#loading the dataset
data=pd.read_csv('train.csv',index_col='Loan_ID')
def num_missing(x):
   return sum(x.isnull())

#imputing the the missing values from the data
data['Gender'].fillna(mode(list(data['Gender'])).mode[0], inplace=True)
data['Married'].fillna(mode(list(data['Married'])).mode[0], inplace=True)
data['Self_Employed'].fillna(mode(list(data['Self_Employed'])).mode[0], inplace=True)

# print (data.apply(num_missing, axis=0))
# #imputing mean for the missing value
data['LoanAmount'].fillna(data['LoanAmount'].mean(), inplace=True)
mapping={'0':0,'1':1,'2':2,'3+':3}
data = data.replace({'Dependents':mapping})
data['Dependents'].fillna(data['Dependents'].mean(), inplace=True)
data['Loan_Amount_Term'].fillna(method='ffill',inplace=True)
data['Credit_History'].fillna(method='ffill',inplace=True)
print (data.apply(num_missing,axis=0))

#converting the cateogorical data to numbers using the label encoder
var_mod = ['Gender','Married','Education','Self_Employed','Property_Area','Loan_Status']
le = LabelEncoder()
for i in var_mod:
   le.fit(list(data[i].values))
   data[i] = le.transform(list(data[i]))

#Train test split
x=['Gender','Married','Education','Self_Employed','Property_Area','LoanAmount', 'Loan_Amount_Term','Credit_History','Dependents']
y=['Loan_Status']
print(data[x])
X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(data[x],data[y], test_size=0.2)

#
# #Random forest classifier
# clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,
criterion='gini',max_depth=3,max_features='auto',n_jobs=-1)
clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=200,max_features=3,min_samples
   _split=5,oob_score=True,n_jobs=-1,criterion='entropy')

clf.fit(X_train,y_train)
accuracy=clf.score(X_test,y_test)
print(accuracy)

出力

上記のコードは次の出力を生成します。

特定のシナリオ出力

Agile-data-science-fixing-prediction-problem

予測問題の修正

出力