厦门国际银行”数创金融杯“比赛思路及总结
说明:这是第一次参加比赛,成绩不理想,高手勿喷。。。
比赛链接:点这里
一、赛题解读
1、任务
2、数据
3、评分标准
4、解决任务方法
通过分析数据标签可以知道这是一个不平衡样本的分类问题,对于这类问题,可以从以下方法对任务进行处理:
(1)建立分类模型,处理不平衡数据,然后分类
(2)将分类问题转为异常值检测问题
二、代码详解
1、数据处理
1.1 数据探索
1.1.1 数据标签的分析
(1)导入相关的包以及读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') #忽略警告
%matplotlib inline
pd.set_option('display.max_columns',None) #显示所有特征
import time,datetimetest_df=pd.read_csv(r'C:\Users\Chen\数据挖掘比赛\厦门国际银行“数创金融杯”\data\test.csv')
train_df=pd.read_csv(r'C:\Users\Chen\数据挖掘比赛\厦门国际银行“数创金融杯”\data\train.csv')
target_df=pd.read_csv(r"C:\Users\Chen\数据挖掘比赛\厦门国际银行“数创金融杯”\data\train_target.csv")
y=target_df['target']
submit_id=test_df['id']
(2)查看标签数据
labels=target_df['target'].value_counts()
print(labels)
print("标签0所占样本的比例:",target_df.loc[target_df['target']==0].count()/len(target_df))
print('标签1所占样本的比例:',target_df.loc[target_df['target']==1].count()/len(target_df))
labels.plot.bar()
显然,这是一个极度不平衡的数据分类,对于这类的数据,处理方法可以参考第一种
第二种等解决办法。
1.1.2 单特征分析
1、删除Id、证件号分析
(1)合并数据
请注意:合并数据目的是为了查看数据分布和做特征工程,当做数据处理的时候需要将训练集和测试集分开处理。
all_data=pd.concat([train_df,test_df])
all_data.head()
(2)查看数据基本信息
all_data.info()
从结果可知,总样本有155590,有103列,除去id唯一值属性,总共有102个特征,其中放float64有3个,int64有100个(包括id)
(3)删除id、证件号(certId)进行可视化,并将证件号拆分
all_data.drop('id',axis=1,inplace=True)
sns.distplot(all_data['certId'])
搜集资料可知,可认为是身份证前六位的数字,代表的是地址码,表示常住户口所在县的行政区划代码,第一二位表示所在省,三四位表示所在市(1-20,51-70表示省直辖市;21-50表示地区或者自治州),五六位表示所在县(1-18表示市直辖区或者地区,21-80表示县,81-99表示省直辖县级市)
所以,将证件号拆分为3个部分,并删除证件号
all_data['certId_province']=all_data['certId'].apply(lambda x:str(x)[0:2])
all_data['certId_city']=all_data['certId'].apply(lambda x:str(x)[2:4])
all_data['certId_county']=all_data['certId'].apply(lambda x:str(x)[4:6])all_data.drop('certId',axis=1,inplace=True)
2、离散变量:贷款类型分析
all_data['loanProduct'].value_counts().plot.bar()
plt.xlabel('Type of loanProduct')
plt.ylabel('Count')
3、连续变量:年龄(age)的分析
sns.distplot(all_data['age'])
从图中看出,age属性不服从正态分布,出现严重的长尾现象,需要对其进行处理
三、所有代码
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import seaborn as sns
warnings.filterwarnings('ignore') #忽略警告
%matplotlib inline
pd.set_option('display.max_columns',None) #显示所有特征
import time,datetimetest_df=pd.read_csv(r'C:\Users\Chen\数据挖掘比赛\厦门国际银行“数创金融杯”\data\test.csv')
train_df=pd.read_csv(r'C:\Users\Chen\数据挖掘比赛\厦门国际银行“数创金融杯”\data\train.csv')
target_df=pd.read_csv(r"C:\Users\Chen\数据挖掘比赛\厦门国际银行“数创金融杯”\data\train_target.csv")
y=target_df['target']
submit_id=test_df['id']all_data=pd.concat([train_df,test_df])
all_data.head()all_data.drop('id',axis=1,inplace=True)all_data['certId_province']=all_data['certId'].apply(lambda x:str(x)[0:2])
all_data['certId_city']=all_data['certId'].apply(lambda x:str(x)[2:4])
all_data['certId_county']=all_data['certId'].apply(lambda x:str(x)[4:6])all_data.drop('certId',axis=1,inplace=True)bins=[17,30,40,50,120]
labels=['青年','中年','壮年','老年']
all_data['age_cut']=pd.cut(all_data['age'],bins=bins,labels=labels)
all_data.drop('age',axis=1,inplace=True)all_data['dist_province']=all_data['dist'].apply(lambda x:str(x)[0:2])
all_data['dist_city']=all_data['dist'].apply(lambda x:str(x)[2:4])
all_data['dist_county']=all_data['dist'].apply(lambda x:str(x)[4:6])
all_data.drop('dist',axis=1,inplace=True)all_data.loc[all_data['edu']==-999,'edu']=80
all_data.loc[all_data['edu']==47,'edu']=50bins=[0,8,20,100]
labels=['低','中','高']
all_data['lmt_cut']=pd.cut(all_data['lmt'],bins=bins,labels=labels)
all_data.drop('lmt',axis=1,inplace=True)all_data['certValidStop']=all_data['certValidStop'].apply(lambda x:str(x)[0:10])
all_data['certValidStop']=all_data['certValidStop'].astype(float)
all_data['certValidBegin']=all_data['certValidBegin'].astype(float)
all_data['stop_time']=all_data['certValidStop'].apply(lambda x:time.strftime("%Y--%m--%d %H:%M:%S", time.localtime(x)))
all_data['begin_time']=all_data['certValidBegin'].apply(lambda x:time.strftime("%Y--%m--%d %H:%M:%S",time.localtime(x)))
all_data.drop(['certValidBegin','certValidStop'],axis=1,inplace=True)all_data['stop_year']=all_data['stop_time'].apply(lambda x:int(x.split(' ')[0].split('--')[0])-70)
all_data['stop_month']=all_data['stop_time'].apply(lambda x:x.split(' ')[0].split('--')[1])
all_data['stop_day']=all_data['stop_time'].apply(lambda x:x.split(' ')[0].split('--')[2])all_data['begin_year']=all_data['begin_time'].apply(lambda x:int(x.split(' ')[0].split('--')[0])-70)
all_data['begin_month']=all_data['begin_time'].apply(lambda x:x.split(' ')[0].split('--')[1])
all_data['begin_day']=all_data['begin_time'].apply(lambda x:x.split(' ')[0].split('--')[2])
all_data.drop(['stop_time','begin_time'],axis=1,inplace=True)all_data['residentAddr']=all_data['residentAddr'].apply(lambda x:str(x)[0:6])
all_data['residentAddr']=all_data['residentAddr'].astype(float)
mea=all_data.loc[all_data['residentAddr']!=-999,'residentAddr'].mean()
all_data.loc[all_data['residentAddr']==-999,'residentAddr']=int(mea)
all_data.loc[all_data['highestEdu']==-999,'highestEdu']=0
all_data.loc[all_data['linkRela']==-999,'linkRela']=3all_data['resident_province']=all_data['residentAddr'].apply(lambda x:str(x)[0:2])
all_data['resident_city']=all_data['residentAddr'].apply(lambda x:str(x)[2:4])
all_data['resident_county']=all_data['residentAddr'].apply(lambda x:str(x)[4:6])
all_data.drop('residentAddr',axis=1,inplace=True)for i in all_data['ethnic']:if i !=0:all_data.loc[all_data['ethnic']==i,'ethnic']=1cat_cols=['loanProduct','gender','edu','job','basicLevel','ethnic','highestEdu','linkRela','setupHour','weekday','isNew','certId_province','certId_city','certId_county','age_cut','dist_province','dist_city','dist_county','lmt_cut','stop_year','stop_month','stop_day','begin_year','begin_month','begin_day','resident_province','resident_city','resident_county']
cat_df=all_data[cat_cols]
ori_df=all_data.drop(cat_cols,axis=1)for i in cat_df.columns:cat_df[i]=cat_df[i].astype(str)
cat_dummy=pd.get_dummies(cat_df)
all_feat=pd.concat([cat_dummy,ori_df],axis=1)
all_feat.shapetrain=all_feat.iloc[:train_df.shape[0],:]
test=all_feat.iloc[train_df.shape[0]:,:]from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(train,y)from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score,accuracy_scorexgb=XGBClassifier()
xgb.fit(x_train,y_train)pred=xgb.predict(x_test)
print(accuracy_score(y_test,pred))
roc_auc_score(y_test,pred)from sklearn.feature_selection import SelectFromModelselect=SelectFromModel(xgb,prefit=True)
new_all_feat=select.transform(all_feat)
new_all_feat.shapetrain2=new_all_feat[:train_df.shape[0],:]
test2=new_all_feat[train_df.shape[0]:,:]x_train2,x_test2,y_train2,y_test2=train_test_split(train2,y)xgb2=XGBClassifier()
xgb2.fit(x_train2,y_train2)predict2=xgb2.predict_proba(test2)[:,1]
predict2submit=pd.DataFrame()
submit['id']=submit_id
submit['target']=predict2
submit=submit.set_index('id')
submit.head()submit.to_csv(r'C:\Users\Chen\数据挖掘比赛\厦门国际银行“数创金融杯”\submit\submit84.csv')
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2024/4/26 23:04:58 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/26 19:46:12 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/27 11:43:08 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/27 8:32:30 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57