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python金融数据挖掘决策树题目及答案--第1页
python金融数据挖掘决策树题目及答案
基本概念
决策树(DecisionTree)
它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类规则,
对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习。
优点
在相对短的时间内,能够对大型数据做出可行且效果良好的结果;
使用者不需要了解很多的背景知识,通过决策树就能够直观形象
的了解分类规则;
1)决策树易于理解和实现
2)决策树能够同时处理数值型和非数值型数据
逻辑-类比
决策树分类的思想类似于找对象,例如一个女孩的母亲要给这个
女孩介绍男朋友,于是母女俩有了下面的对话:
女儿问:“多大年龄了”;母亲答:“26”
女儿接着问:“长得帅不帅?”;母亲答:“挺帅的。”
女儿问:“收入高不?”;母亲答:“不算很高,中等情况”
女儿问:“是公务员吗?”;母亲答:“是,在财政局上班”
最后,女儿做出决定说:“那好,我去见见!”
这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策:
在来看一个金融场景下的举例:客户向银行贷款的时候,银行对
用户的贷款资格做一个评估的流程:
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首先银行工作人员询问客户是否有房产,如何回答有,则判断客
户可以偿还贷款,如果没有则进入第二层的属性判断询问,是否结婚,
如何已婚,两个人可以负担的起贷款,则判断为可以偿还,否则进入
第三层的属性判断询问,月薪是否超过五千,如果满足,则判断为可
以偿还,否则给出不能偿还贷款的结论。
看完上面两个例子,我们可以看出,决策树是非常实用的,下面
我们就进入正式案例的讲解;
案例实操
下面以金融场景举例:
(一)情景铺垫
用户购买金融产品的过程“类似于”理财,对于P2P平台来说,
严格来说,这个过程称之为撮合。
用户在金融平台上充值购买相应期限和约定利率的金融产品,产
品到期后,用户有两种选择一种是提现(赎回),另一种就是复投。
对于用户到期赎回的理解是比较简单的,比如你在2018年1月
1日买了6个月10万元定存金融产品,那么在2018年7月1日的时
候,你可以选择连本带息全部赎回,当然你也可以在到期日选择在平
台还款时,继续投资,这个过程就是复投。
(二)需解决的问题
作为金融平台来说,为了把控风险,保证资金的流动性,都一定
要提前预测(预判)未来一段时间内的用户充值和提现金额。
那么,准确预测用户到期是否复投,对于我们金融从业者和管理
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人员来说,就是特别重要了。
那么,我们可以提出我们亟需解决的问题:
用户到期是否复投,我们该怎样预判?
(三)一个初步模型的建立
场景:预测用户是否复投
注:以下数据源模拟真实数据编撰
1.选择特征变量
(1)数据源抓取
importpandas
data=pandas.read
file:///Users/apple/Desk
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