Добро пожаловать на пятый день цикла нашего блога, посвященного анализу кредитных рисков и мошенничества в Python. Сегодня мы продолжим изучение методов машинного обучения для анализа кредитных рисков и мошенничества и погрузимся в случайные леса.
Случайные леса — это ансамблевый метод обучения, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и надежности наших прогностических моделей. Случайные леса работают, строя множество деревьев решений на случайных подмножествах входных признаков, а затем усредняют их прогнозы, чтобы сделать окончательный прогноз.
Чтобы построить модель случайного леса, мы можем использовать библиотеку Python scikit-learn. Давайте сначала разделим наши данные на наборы для обучения и тестирования.
from sklearn.model_selection import train_test_split # Split the data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Затем мы можем создать классификатор случайного леса и подогнать его к обучающим данным.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Create a random forest classifier object model = RandomForestClassifier() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train)
Затем мы можем использовать обученную модель, чтобы делать прогнозы на основе данных тестирования и оценивать ее производительность с использованием различных показателей, таких как точность, воспроизводимость и полнота.
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score # Make predictions on the testing data y_pred = model.predict(X_test) # Evaluate the performance of the model print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred)) print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred))
Случайные леса имеют ряд преимуществ перед другими алгоритмами машинного обучения. Они могут обрабатывать как числовые, так и категориальные данные, могут фиксировать нелинейные отношения между входными объектами и целевой переменной и менее подвержены переоснащению, чем деревья решений. Кроме того, они также могут предоставлять оценки важности функций, которые могут помочь нам определить наиболее важные переменные для прогнозирования кредитного риска и мошенничества.
В следующем посте мы рассмотрим повышение градиента и посмотрим, как его можно применить для анализа кредитных рисков и мошенничества. Следите за обновлениями!
Сайонара!!