某银行降低贷款拖欠率的逻辑回归建模

代码：

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"""
Created on Sat Jul 15 17:48:35 2017

@author: Administrator
###逻辑回归建模###
"""

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR

#参数初始化
filename = 'D:/PythonSpace/Python Practice of Data Analysis and Mining/data/bankloan.xls'
data = pd.read_excel(filename)
x = data.iloc[:,:8].as_matrix()
y = data.iloc[:,8].as_matrix()

#建立随机逻辑回归模型，筛选变量
rlr = RLR()
#训练模型
rlr.fit(x,y)
#获取特征选择结果
rlr.get_support()
#通过.score方法获取各个特征的分数
print(u'特征：%s' % ' '.join(data.columns[:,:8]))
print (u'对应特征分数：%s' % rlr.scores_)
print(u'通过随机逻辑回归模型特征选择结束。')
print(u'有效特征为：%s' % ','.join(data.columns[rlr.get_support()]))
#筛选好的特征
x = data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix()

#建立逻辑回归模型
lr = LR()
#用筛选好的特征数据训练模型
lr.fit(x,y)
print(u'逻辑回归模型训练结束')
#给出模型的平均正确率
print(u'模型的平均正确率为：%s' % lr.score(x,y))

结果显示：

特征：年龄 教育 工龄 地址 收入 负债率 信用卡负债 其他负债 
对应特征分数：[ 0.1    0.105  0.995  0.44   0.     1.     0.54   0.035]
通过随机逻辑回归模型特征选择结束。
有效特征为：工龄,地址,负债率,信用卡负债
逻辑回归模型训练结束
模型的平均正确率为：0.814285714286

分析：