数据预处理

通过网盘分享的文件：银行流失预测数据和代码
链接: https://pan.baidu.com/s/1loiB8rMvZArfjJccu4KW6w?pwd=pfcs 提取码: pfcs

非数值特征处理

• 目的：将非数值特征转换为数值型，以便模型能够处理。
• 方法：
  • 地理位置：可以使用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）将不同国家/地区转换为数值。
  • 性别：可以使用标签编码，将“男”和“女”分别编码为0和1。
• 结果文件：保存为Churn-Modelling-newT.csv

数据离散化处理

• 目的：将连续变量转换为离散变量，简化模型复杂度，提高模型的可解释性。
• 方法：
  • 统计分析：对连续数据进行描述性统计分析，了解数据的分布情况。
  • 离散化方法：
    • 等宽离散化：将数据分为等宽的区间。
    • 等频离散化：将数据分为等频的区间。
    • 基于聚类的离散化：使用聚类算法确定离散化的区间。
• 结果文件：保存为Churn-Modelling-new-tree.csv

数据筛选

• 目的：去除与模型训练无关的特征列，保留有意义的数据，解决数据不均衡问题。
• 方法：
  • 特征筛选：舍去如行号、用户编号、用户姓名等无关特征。
  • 数据平衡：
    • 过采样：增加少数类别的样本数量。
    • 欠采样：减少多数类别的样本数量。
• 结果文件：保存为final.csv

数据分割

• 目的：将数据集分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。
• 方法：按照4:1的比例分割数据集。
• 结果文件：
  • 训练集：Churn-Modelling-train.csv
  • 测试集：Churn-Modelling-test.csv

数据集预览

数据特征列描述

RowNumber：行号
CustomerID：用户编号
Surname：用户姓名
CreditScore：信用分数
Geography：用户所在国家/地区
Gender：用户性别
Age：年龄
Tenure：当了本银行多少年用户
Balance：存贷款情况
NumOfProducts：使用产品数量
HasCrCard：是否有本银行信用卡
IsActiveMember：是否活跃用户
EstimatedSalary：估计收入
Exited：是否已流失，作为标签数据

代码部分

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, KBinsDiscretizer
# 过采样与欠采样解决数据不均衡问题
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 读取数据
df = pd.read_csv('Churn-Modelling.csv')

# a) 非数值特征处理
# 地理位置 - 独热编码
geography_dummies = pd.get_dummies(df['Geography'], prefix='Geography')
df = pd.concat([df, geography_dummies], axis=1)
df.drop('Geography', axis=1, inplace=True)

# 性别 - 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
df['Gender'] = label_encoder.fit_transform(df['Gender'])

# 保存处理后的文件
df.to_csv('Churn-Modelling-newT.csv', index=False)

# b) 数据离散化处理
# 信用分数、年龄、存贷款情况、估计收入 - 等宽离散化
discretizer = KBinsDiscretizer(n_bins=5, encode='ordinal', strategy='uniform')
columns_to_discretize = ['CreditScore', 'Age', 'Balance', 'EstimatedSalary']
df[columns_to_discretize] = discretizer.fit_transform(df[columns_to_discretize])

# 保存处理后的文件
df.to_csv('Churn-Modelling-new-tree.csv', index=False)

# c) 数据筛选
# 去除无关特征列
df.drop(['RowNumber', 'Customerid', 'Surname'], axis=1, inplace=True)

X = df.drop('Exited', axis=1)
y = df['Exited']

# 过采样
over_sampler = RandomOverSampler(sampling_strategy=0.5)
X_over, y_over = over_sampler.fit_resample(X, y)

# 欠采样
under_sampler = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.8)
X_resampled, y_resampled = under_sampler.fit_resample(X_over, y_over)

# 保存筛选后的文件
final_df = pd.concat([X_resampled, y_resampled], axis=1)
final_df.to_csv('final.csv', index=False)

# d) 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_resampled, y_resampled, test_size=0.2, random_state=42)

train_df = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
test_df = pd.concat([X_test, y_test], axis=1)

train_df.to_csv('Churn-Modelling-train.csv', index=False)
test_df.to_csv('Churn-Modelling-test.csv', index=False)

小注

要查看LabelEncoder是如何将类别值映射到整数的，你可以使用LabelEncoder对象的classes_属性。这个属性是一个数组，包含了原始类别值的排序列表，其索引位置对应于转换后的整数值。

以下是如何查看性别类别值映射的方法：

label_encoder = LabelEncoder()
df['Gender'] = label_encoder.fit_transform(df['Gender'])

# 查看类别值的映射
print(label_encoder.classes_)

假设df['Gender']列包含两个唯一值'Male'和'Female'，LabelEncoder会根据它们在数据中出现的顺序进行排序（通常是字典序），然后进行编码。例如，如果输出是：

['Female' 'Male']

这意味着'Female'被编码为0，'Male'被编码为1。如果顺序相反，那么'Male'将被编码为0，'Female'被编码为1。

如果你想要明确地指定编码方式，可以使用map函数手动设置映射：

# 假设我们想要将'Male'编码为0，'Female'编码为1
gender_mapping = {'Male': 0, 'Female': 1}
df['Gender'] = df['Gender'].map(gender_mapping)

这样就可以确保'Male'总是被编码为0，'Female'总是被编码为1。