Python实现多元线性回归模型信用卡客户价值预测项目源码+数据+项目设计报告

2023-12-20 20:08:44

多元线性回归——信用卡客户价值预测

一、背景

这里以信用卡客户的客户价值为例来解释客户价值预测的具体含义:

客户价值预测就是指预测客户在未来一段时间内能带来多少利润,其利润可能来自信用卡的年费、取现手续费、分期手续费、境外交易手续费等。分析出客户价值后,在进行营销、电话接听、催收、产品咨询等各项业务时,就可以针对高价值客户提供区别于普通客户的服务,以进一步挖掘这些高价值客户的价值,并提高他们的忠诚度。

二、数据

  • “客户价值”列为在1年里能给银行带来的收益;
  • “学历”列的数据已经做了预处理,其中
    • 2代表高中及以下学历
    • 3代表本科及以上学历
  • “性别”列中,0 代表女,1 代表男

部分数据如下:

客户价值历史贷款金额贷款次数学历月收入性别
1096625322105670
1558477932102171
1681775233103171
103752313296671
1333548523105670

三、代码实现

1、导入Python库,引入所需的功能和模块。

import matplotlib.pyplot as plt  # 用于绘制数据可视化图形,例如折线图、散点图等
import pandas as pd  # 用于数据处理和分析,提供了高效的数据结构和数据操作功能
import statsmodels.api as sm  # 用于执行统计模型的拟合和推断,包括回归分析、时间序列分析等
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 用于进行线性回归建模和预测
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 将数据集分割为训练集和测试集,常用于机器学习中的模型评估和验证

2、读取数据

    data = pd.read_excel(file_path)  # 使用pd.read_excel()函数读取名为'客户价值数据表.xlsx'的Excel文件,并将其存储在data变量中
    # 根据指定的测试集比例(这里是20%)将数据分割为训练集和测试集,并且设置了一个随机种子(这里是42)以确保结果可复现
    train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
    X = data[['历史贷款金额', '贷款次数', '学历', '月收入', '性别']]  # 从data中选取'历史贷款金额'、'贷款次数'、'学历'、'月收入'、'性别'这几列作为自变量,并将其存储在X变量中
    Y = data['客户价值']  # 从data中选取'客户价值'这一列作为因变量,并将其存储在Y变量中
    X_test = test_data[['历史贷款金额', '贷款次数', '学历', '月收入', '性别']]
    Y_test = test_data['客户价值']

3、搭建多元线性回归模型

    Regress = LinearRegression()  # 创建一个LinearRegression对象,并将其存储在Regress变量中
    Regress.fit(X, Y)  # 使用X和Y进行线性回归拟合,得到回归模型
    Predict = Regress.predict(X)  # 对五个特征变量进行回归预测

    # 2.1绘制真实值和与预测值的散点图形
    plt.scatter(Y, Predict)

    # 2.2设置图例
    plt.xlabel('Actual Value')
    plt.ylabel('Predicted Value')
    plt.title('Regression Graph')
    plt.show()  # 显示

真实值和与预测值的散点图形

在这里插入图片描述

添加一条拟合线

    plt.plot([Y.min(), Y.max()], [Y.min(), Y.max()], 'r-')

在这里插入图片描述

4、构造多元线性回归方程表达式

    K = Regress.coef_
    b = Regress.intercept_
    print('各斜率系数为:\n', str(K))  # 打印输出回归模型的各系数值
    print('常数项系数k0(截距)为:\n', str(b))  # 打印输出回归模型的常数项系数k0
    expression = construct_expression(K, b)  # 计算多元线性回归方程函数表达式
    print("多元线性回归方程为:\n", expression)

各斜率系数为:
[5.71421731e-02 9.61723492e+01 1.13452022e+02 5.61326459e-02 1.97874093e+00]

常数项系数k0(截距)为:
-208.42004079958429

多元线性回归方程为:
Y = -208 + 0.057X1 + 96X2 + 113X3 + 0.056X4 + 1.98X5

5、模型评估

    X1 = sm.add_constant(X)  # 在X变量中添加常数列,并将新的X变量存储在X1中
    est = sm.OLS(Y, X1).fit()  # 使用OLS方法进行普通最小二乘回归拟合,得到回归模型的估计值,将结果存储在est变量中
    print('\n\n回归模型的统计摘要信息如下:\n', est.summary())  # 输出回归模型的统计摘要信息

运行输出如下:可以看到,模型的R-squared值为0.571,Adj.R-squared值为0.553,整体拟合效果不是特别好,可能是因为本案例的数据量偏少,不过在此数据量条件下也算可以接受的结果。再来观察P值,可以发现大部分特征变量的P值都较小,的确与目标变量(即“客户价值”)显著相关,而“性别”这一特征变量的P值达到了0.951,即与目标变量没有显著相关性,这个结论也符合经验认知,因此,在之后的建模中可以舍去“性别”这一特征变量

在这里插入图片描述

6、模型预测

predict_new_data(Regress, X_test, Y_test)

运行输出如下:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

真实值与预测值对比图

在这里插入图片描述

7、相关函数

# 构造函数表达式
# 表达式中的系数值在-1到1之间的要保留三位小数,系数值在-10到-1以及1到10之间的要保留两位小数,其余保留整数
def construct_expression(K, b):
    expression = f"Y = {int(b)}"
    for i, coef in enumerate(K):
        if -10 <= coef <= -1 or 1 <= coef <= 10:
            expression += f" + {coef:.2f}*X{i + 1}"
        elif -1 <= coef <= 1:
            expression += f" + {coef:.3f}*X{i + 1}"
        else:
            expression += f" + {int(coef)}*X{i + 1}"
    return expression


# 模型预测
def predict_new_data(model, X_new, Y_new):
    print("\n\n\n\n模型预测使用的数据如下:\n", X_new)
    new_prediction = model.predict(X_new)
    print('模型预测数据的预测结果:\n', new_prediction)
    # 绘制真实值与预测值对比图
    plt.plot(Y_new['客户价值'].tolist(), label='Actual Value')
    plt.plot(new_prediction, label='Predicted Value')
    plt.xlabel('Sample Index')
    plt.ylabel('Value')
    plt.title('Regression Curve Comparison')
    plt.legend()
    plt.show()

8、程序入口

# 程序入口
if __name__ == '__main__':
    path = '客户价值数据表.xlsx'
    multiple_linear_regression(path)  # 调用函数并传入数据文件的路径

完整代码下载地址:Python实现多元线性回归模型信用卡客户价值预测

文章来源:https://blog.csdn.net/shiyunzhe2021/article/details/135113986
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