消费者人群画像—信用智能评分 :信用分预测

以你之姓@ 2024-04-19 08:42 25阅读 0赞

### 前言 ###

这是关于预测分数的一个比赛，本来也想了解别人的代码来思考别人是如何做的，顺便自己也要学习一下。废话不多说，这里看下如何处理数据的。

### 数据 探索可视化 ###

数据集下载可以在kaggle 里找得到，kaggle 国内可以访问，并且也可以用他的平台来跑代码，很方便的做一些事情，先来看下数据探索这一块。这里把测试集和训练集都融合在一起做特征分析，其实是因为有可能出现在测试集而不存再训练集中的特征值，这里一同处理了，

import pandas as pd
    import numpy as np
    import lightgbm as lgb
    from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
    from sklearn.linear_model import ElasticNet, BayesianRidge
    from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold, RepeatedKFold
    from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse, mean_absolute_error as mae, mean_absolute_error
    import xgboost as xgb
    import matplotlib.pyplot as plt
    import catboost as ctb
    
    ## 读取 数据集
    path = "../input/mobile-credit/"
    train = pd.read_csv(path + '/train_dataset.csv')
    
    print(train.shape)
    train['type'] = 1
    test = pd.read_csv(path + '/test_dataset.csv')
    test['type'] = 0
    data = pd.concat([train, test], ignore_index=True)
    print(data.shape)
    
    ##   来看下数据大概情况
    
    data.info()
    print('-'*80)
    print(data.dtypes.value_counts())
    
    
    columnsList = list(data)
    print(columnsList)
    
    for col in columnsList:
        print('-'*20+'  {} '.format(col)+'-'*20)
        print(' 不同值个数 = {}  最大值 = {} , 最小值 = {}'.format(len(data[col].value_counts()),data[col].max(),data[col].min()))
        print(data[col].value_counts())

代码运行结果：

['type', '信用分', '当月旅游资讯类应用使用次数', '当月是否体育场馆消费', '当月是否到过福州山姆会员店', '当月是否景点游览', '当月是否看电影', '当月是否逛过福州仓山万达', '当月火车类应用使用次数', '当月物流快递类应用使用次数', '当月网购类应用使用次数', '当月视频播放类应用使用次数', '当月通话交往圈人数', '当月金融理财类应用使用总次数', '当月飞机类应用使用次数', '是否4G不健康客户', '是否大学生客户', '是否经常逛商场的人', '是否黑名单客户', '用户实名制是否通过核实', '用户年龄', '用户当月账户余额（元）', '用户最近一次缴费距今时长（月）', '用户编码', '用户网龄（月）', '用户话费敏感度', '用户账单当月总费用（元）', '用户近6个月平均消费值（元）', '缴费用户当前是否欠费缴费', '缴费用户最近一次缴费金额（元）', '近三个月月均商场出现次数']
    --------------------  type --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    1    50000
    0    50000
    Name: type, dtype: int64
    --------------------  信用分 --------------------
     不同值个数 = 278  最大值 = 719.0 , 最小值 = 422.0
    640.0    605
    635.0    597
    644.0    595
    634.0    594
    629.0    592
            ... 
    441.0      1
    455.0      1
    713.0      1
    436.0      1
    453.0      1
    Name: 信用分, Length: 278, dtype: int64
    --------------------  当月旅游资讯类应用使用次数 --------------------
     不同值个数 = 934  最大值 = 87681 , 最小值 = 0
    0       61206
    1        5340
    2        4485
    3        2504
    4        2317
            ...  
    674         1
    546         1
    1569        1
    1313        1
    735         1
    Name: 当月旅游资讯类应用使用次数, Length: 934, dtype: int64
    --------------------  当月是否体育场馆消费 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    62527
    1    37473
    Name: 当月是否体育场馆消费, dtype: int64
    --------------------  当月是否到过福州山姆会员店 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    97295
    1     2705
    Name: 当月是否到过福州山姆会员店, dtype: int64
    --------------------  当月是否景点游览 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    52454
    1    47546
    Name: 当月是否景点游览, dtype: int64
    --------------------  当月是否看电影 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    75620
    1    24380
    Name: 当月是否看电影, dtype: int64
    --------------------  当月是否逛过福州仓山万达 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    96077
    1     3923
    Name: 当月是否逛过福州仓山万达, dtype: int64
    --------------------  当月火车类应用使用次数 --------------------
     不同值个数 = 180  最大值 = 775 , 最小值 = 0
    0      95007
    1       1542
    2       1228
    3        464
    4        330
           ...  
    147        1
    234        1
    212        1
    170        1
    92         1
    Name: 当月火车类应用使用次数, Length: 180, dtype: int64
    --------------------  当月物流快递类应用使用次数 --------------------
     不同值个数 = 239  最大值 = 8235 , 最小值 = 0
    0      98534
    1        146
    2        127
    3         77
    4         72
           ...  
    477        1
    114        1
    286        1
    625        1
    191        1
    Name: 当月物流快递类应用使用次数, Length: 239, dtype: int64
    --------------------  当月网购类应用使用次数 --------------------
     不同值个数 = 8382  最大值 = 417536 , 最小值 = 0
    0        15937
    1         1284
    2          961
    4          837
    3          688
             ...  
    10844        1
    6746         1
    6385         1
    2940         1
    8785         1
    Name: 当月网购类应用使用次数, Length: 8382, dtype: int64
    --------------------  当月视频播放类应用使用次数 --------------------
     不同值个数 = 16067  最大值 = 1382227 , 最小值 = 0
    0        17355
    1         1511
    2         1418
    3          843
    4          828
             ...  
    11365        1
    60477        1
    42036        1
    19497        1
    49528        1
    Name: 当月视频播放类应用使用次数, Length: 16067, dtype: int64
    --------------------  当月通话交往圈人数 --------------------
     不同值个数 = 554  最大值 = 1906 , 最小值 = 1
    16      1762
    14      1747
    13      1737
    15      1718
    11      1711
            ... 
    652        1
    486        1
    550        1
    1318       1
    1151       1
    Name: 当月通话交往圈人数, Length: 554, dtype: int64
    --------------------  当月金融理财类应用使用总次数 --------------------
     不同值个数 = 7232  最大值 = 496238 , 最小值 = 0
    0        18363
    1         2158
    2         1620
    3         1080
    4          957
             ...  
    9180         1
    5082         1
    6902         1
    21394        1
    20714        1
    Name: 当月金融理财类应用使用总次数, Length: 7232, dtype: int64
    --------------------  当月飞机类应用使用次数 --------------------
     不同值个数 = 209  最大值 = 5856 , 最小值 = 0
    0       98632
    1         122
    7          96
    2          90
    8          89
            ...  
    298         1
    150         1
    1174        1
    233         1
    63          1
    Name: 当月飞机类应用使用次数, Length: 209, dtype: int64
    --------------------  是否4G不健康客户 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    91131
    1     8869
    Name: 是否4G不健康客户, dtype: int64
    --------------------  是否大学生客户 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    99638
    1      362
    Name: 是否大学生客户, dtype: int64
    --------------------  是否经常逛商场的人 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    66928
    1    33072
    Name: 是否经常逛商场的人, dtype: int64
    --------------------  是否黑名单客户 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    95150
    1     4850
    Name: 是否黑名单客户, dtype: int64
    --------------------  用户实名制是否通过核实 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    1    99124
    0      876
    Name: 用户实名制是否通过核实, dtype: int64
    --------------------  用户年龄 --------------------
     不同值个数 = 88  最大值 = 111 , 最小值 = 0
    29     4255
    36     4227
    31     4168
    28     4062
    30     4021
           ... 
    13        1
    111       1
    105       1
    100       1
    91        1
    Name: 用户年龄, Length: 88, dtype: int64
    --------------------  用户当月账户余额（元） --------------------
     不同值个数 = 316  最大值 = 109090 , 最小值 = 10
    50       8009
    30       7847
    40       7777
    20       7480
    60       6662
             ... 
    5280        1
    15270       1
    3100        1
    2140        1
    4290        1
    Name: 用户当月账户余额（元）, Length: 316, dtype: int64
    --------------------  用户最近一次缴费距今时长（月） --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    1    70142
    0    29858
    Name: 用户最近一次缴费距今时长（月）, dtype: int64
    --------------------  用户编码 --------------------
     不同值个数 = 100000  最大值 = ffffebe8f3a74834b51e122d76a9d41a , 最小值 = 00011b2d787242499b8683f0e72ec5a2
    cb1833d8de1641feb17c5d90cf6c83fb    1
    138dab4ccd2f48f9b1aae72b0c14d101    1
    ebc74c5d15b748f394dba5eca80e9ffb    1
    704d0c39c9ee48f88299f9c269b432a1    1
    c84346fc602a4913846d9ce29689be18    1
                                       ..
    5a39734f0a61416b9661fa19123606ad    1
    33e02edbfe2e49a79f7f00c0df69bf1a    1
    eab1e711168746e183f3870611cd66aa    1
    c54fb03a8dad497a884764a109164ba1    1
    4cf641c938bd442994f554e9eb047ad4    1
    Name: 用户编码, Length: 100000, dtype: int64
    --------------------  用户网龄（月） --------------------
     不同值个数 = 283  最大值 = 288 , 最小值 = 1
    5      1280
    7      1141
    6      1120
    8      1031
    10      927
           ... 
    3         3
    287       2
    284       2
    281       1
    280       1
    Name: 用户网龄（月）, Length: 283, dtype: int64
    --------------------  用户话费敏感度 --------------------
     不同值个数 = 6  最大值 = 5 , 最小值 = 0
    4    29838
    5    21011
    2    20622
    3    20578
    1     7913
    0       38
    Name: 用户话费敏感度, dtype: int64
    --------------------  用户账单当月总费用（元） --------------------
     不同值个数 = 16597  最大值 = 2117.01 , 最小值 = 0.0
    18.00     2274
    38.00     1816
    78.00     1418
    58.00     1342
    98.00     1250
              ... 
    96.35        1
    198.21       1
    166.79       1
    247.56       1
    43.44        1
    Name: 用户账单当月总费用（元）, Length: 16597, dtype: int64
    --------------------  用户近6个月平均消费值（元） --------------------
     不同值个数 = 22520  最大值 = 1792.74 , 最小值 = 0.0
    18.00     410
    38.00     191
    18.01     154
    40.00     143
    88.00     120
             ... 
    12.86       1
    251.78      1
    229.92      1
    211.33      1
    290.20      1
    Name: 用户近6个月平均消费值（元）, Length: 22520, dtype: int64
    --------------------  缴费用户当前是否欠费缴费 --------------------
     不同值个数 = 2  最大值 = 1 , 最小值 = 0
    0    94817
    1     5183
    Name: 缴费用户当前是否欠费缴费, dtype: int64
    --------------------  缴费用户最近一次缴费金额（元） --------------------
     不同值个数 = 532  最大值 = 1000.0 , 最小值 = 0.0
    0.00      29357
    99.80     22284
    49.90     21066
    29.94     11740
    199.60     5189
              ...  
    60.14         1
    33.49         1
    28.17         1
    100.99        1
    5.60          1
    Name: 缴费用户最近一次缴费金额（元）, Length: 532, dtype: int64
    --------------------  近三个月月均商场出现次数 --------------------
     不同值个数 = 93  最大值 = 92 , 最小值 = 0
    0     20755
    1      7607
    2      5735
    92     4791
    3      4190
          ...  
    57      296
    58      290
    56      288
    65      285
    53      285
    Name: 近三个月月均商场出现次数, Length: 93, dtype: int64

还好特征不多，不然这个就得慢慢看了，通过数据情况我们可以得到这些结论：

*  是否 相关的特征基本就只有 0 或 1，其他没有了  
    比如：当月是否景点游览、当月是否看电影、是否大学生客户
 *  是否大学生客户：大学生客户有 362个
 *  是否4G不健康客户 ：是不健康的客户 8869个
 *  是否黑名单客户：黑名单用户有 4850个
 *  实名制通过 ：876个未通过
 *  用户年龄：最大的是 111，最小的是0 ， 0 用户应该是 脏数据
 *  用户话费敏感度 ： 一共6个等级
 *  用户账单当月总费用：为 0 的数据也有，可能是脏数据，直方图来观看一下
 *  用户近6个月平均消费值（元）：这个也同样有 0 的数据，也有可能是 脏数据

### 代码讲解（特征+算法） ###

上述是代码探索方面的内容，我们依旧先参考别人的代码来看下他们是如何思考的，然后我们再提出一些问题和我们的看法。

# 关键特征被fillna 0 了 这里还原回来
    data.loc[data['用户年龄'] == 0, '用户年龄'] = None
    data.loc[data['用户年龄'] > 100, '用户年龄'] = None
    data.loc[data['用户话费敏感度'] == 0, '用户话费敏感度'] = None
    data.loc[data['用户近6个月平均消费值（元）'] == 0, '用户近6个月平均消费值（元）'] = None
    
    # 特征 名称 转换一下
    data.rename(columns={'用户编码': 'id', '信用分': 'score'}, inplace=True)
    
    origin_bool_feature = ['当月是否体育场馆消费', '当月是否景点游览', '当月是否看电影', '当月是否到过福州山姆会员店', '当月是否逛过福州仓山万达',
                           '缴费用户当前是否欠费缴费', '是否经常逛商场的人', '是否大学生客户', '是否4G不健康客户', '是否黑名单客户',
                           '用户最近一次缴费距今时长（月）', '用户实名制是否通过核实']
    
    origin_num_feature = ['用户话费敏感度', '用户年龄', '近三个月月均商场出现次数', '当月火车类应用使用次数', '当月飞机类应用使用次数',
                          '当月物流快递类应用使用次数', '用户当月账户余额（元）', '用户网龄（月）', '缴费用户最近一次缴费金额（元）',
                          '当月通话交往圈人数', '当月旅游资讯类应用使用次数', '当月金融理财类应用使用总次数', '当月网购类应用使用次数',
                          '当月视频播放类应用使用次数', '用户账单当月总费用（元）', '用户近6个月平均消费值（元）']
    
    count_feature_list = []
    
    ## 重点看下这些特征，把特征值的count 新增为一列，简单的一个代码就搞定了，map作用还挺大的
    for i in ['用户近6个月平均消费值（元）', '用户账单当月总费用（元）', '缴费用户最近一次缴费金额（元）']:
        count_feature_list.append('count_' + i)
        data['count_' + i] = data[i].map(data[i].value_counts())
    
    # 业务特征 - 话费特征： 
    #       1、5个月的话费   
    #       2、当月账单 - 平均账单   
    #       3、用户最近一次缴费/ 当月账单金额
    data['five_all'] = data['用户近6个月平均消费值（元）'] * data['用户网龄（月）'].apply(lambda x: min(x, 6)) - data['用户账单当月总费用（元）']
    data['fee_del_mean'] = data['用户账单当月总费用（元）'] - data['用户近6个月平均消费值（元）']
    data['fee_remain_now'] = data['缴费用户最近一次缴费金额（元）'] / data['用户账单当月总费用（元）']
    
    # 把一些统计次数的特征 收纳为一个特征，但是这里没有 '近三个月月均商场出现次数'  这个特征，可能是时间维度的问题
    
    data['次数'] = data[['当月网购类应用使用次数', '当月物流快递类应用使用次数', '当月金融理财类应用使用总次数',
                       '当月视频播放类应用使用次数', '当月飞机类应用使用次数', '当月火车类应用使用次数', '当月旅游资讯类应用使用次数']].sum(axis=1)
    
    ## 算次数占比，有一些的特征的占比情况，
    
    for col in ['当月金融理财类应用使用总次数', '当月旅游资讯类应用使用次数']:  # 这两个比较积极向上一点
        data[col + '_百分比'] = data[col] / data['次数']
        
    ## 除以12 得到年限
    data['regist_month'] = data['用户网龄（月）'] % 12
    
    
    # 不知道这个是干嘛的 ，感觉好像是算出 一些 loss比较大的id
    lgb_model = lgb.LGBMRegressor(
        num_leaves=32, reg_alpha=0., reg_lambda=0.01, objective='mse', metric='mae',
        max_depth=-1, learning_rate=0.01, min_child_samples=50,
        n_estimators=15000, subsample=0.7, colsample_bytree=0.45, subsample_freq=5,
    )
    
    # ab_id 是去除的200个样本的id。是由5折预测出来的结果的loss最大的200个构成。也可以将这200个数据权重设置0.01（线下好像更好了。没机会试了）
    ab_id = []
    
    # 设置样本权重
    data['temp_label'] = data['score']
    # 这里设置为None 而不是删除该数据，因为删除的话，线下一定是提升的，对于线上而言，异常数据依旧存在，所以应该关注在训练集无异常，而测试集有异常下的处理效果
    data['sample_weight'] = data['temp_label'] + 200
    data['sample_weight'] = data['sample_weight'] / data['sample_weight'].mean()
    # 方案1 ，不训练
    data.loc[data.id.isin(ab_id), 'temp_label'] = None
    # 方案2，样本权重设置低一点
    data.loc[data.id.isin(ab_id), 'sample_weight'] = 0.01
    
    # 感谢大佬分享的参数
    ctb_params = {
        'n_estimators': 10000,
        'learning_rate': 0.02,
        'random_seed': 4590,
        'reg_lambda': 0.08,
        'subsample': 0.7,
        'bootstrap_type': 'Bernoulli',
        'boosting_type': 'Plain',
        'one_hot_max_size': 10,
        'rsm': 0.5,
        'leaf_estimation_iterations': 5,
        'use_best_model': True,
        'max_depth': 6,
        'verbose': -1,
        'thread_count': 4
    }
    ctb_model = ctb.CatBoostRegressor(**ctb_params)

上述代码有点多，帮大家总结一下：

*  将用户年龄 、用户话费敏感度、用户近6个月平均消费值（元） 一些脏数据置位None
 *  用户近6个月平均消费值（元）’, ‘用户账单当月总费用（元）’, '缴费用户最近一次缴费金额（元） ：这些指标统计次数，并新增count特征
 *  新增话费特征： 1、5个月的话费 2、当月账单 - 平均账单 3、用户最近一次缴费/ 当月账单金额
 *  将一些次数相关的特征收拢为一个特征，所有次数相加作为这一个特征的特征值
 *  当月金融理财类应用使用总次数’, '当月旅游资讯类应用使用次数 ：这两个特征的占比情况
 *  用户网龄（月） 除以 12 得到 年限
 *  设置了一个样本权重：用来表明样本的重要性，但是其实是对误差较大的样本较小的权重，其他的样本较大的权重，不是每一个样本一个权重。相当于将样本分两类，两个样本权重值。

这里我要改一下，使用lightgbm 来训练模型，评价指标值metrics=‘rmse’ ，代码如下：

# 把 测试数据集拿出来训练
    
    data_train = data.drop('id', 1)
    df_train = data_train.loc[data['type'] == 1]
    y_train = data.loc[data['type'] == 1]['score']
    print(df_train.shape)
    print(y_train.shape)
    
    
    params = {
        'boosting_type': 'gbdt', 
        'objective': 'regression', 
    
        'learning_rate': 0.005, 
        'num_leaves': 80, 
        'max_depth': 7,
        'min_data_in_leaf': 20,
    
        'subsample': 1, 
        'colsample_bytree': 0.7, 
        }
    
    data_train = lgb.Dataset(df_train, y_train, silent=True)
    cv_results = lgb.cv(
        params, data_train, num_boost_round=10000, nfold=5, stratified=False, shuffle=True, metrics='rmse',
        early_stopping_rounds=50, verbose_eval=100, show_stdv=True)
    
    print('best n_estimators:', len(cv_results['rmse-mean']))
    print('best cv score:', cv_results['rmse-mean'][-1])

看下部分实验结果吧：

[100]	cv_agg's rmse: 26.6712 + 0.10326
    [200]	cv_agg's rmse: 17.0392 + 0.0632588
    [300]	cv_agg's rmse: 11.1587 + 0.0420691
    [400]	cv_agg's rmse: 7.5608 + 0.0307922
    [500]	cv_agg's rmse: 5.26283 + 0.0275422
    [600]	cv_agg's rmse: 3.84734 + 0.0265683
    
    
    [9000]	cv_agg's rmse: 0.669732 + 0.0136983
    [9100]	cv_agg's rmse: 0.669402 + 0.0136558
    [9200]	cv_agg's rmse: 0.669015 + 0.0135673
    [9300]	cv_agg's rmse: 0.668788 + 0.0136241
    [9400]	cv_agg's rmse: 0.668525 + 0.0136477
    [9500]	cv_agg's rmse: 0.668247 + 0.0136263
    [9600]	cv_agg's rmse: 0.667934 + 0.0136192
    [9700]	cv_agg's rmse: 0.667742 + 0.0135973
    [9800]	cv_agg's rmse: 0.667451 + 0.0135567
    [9900]	cv_agg's rmse: 0.667144 + 0.0135732
    [10000]	cv_agg's rmse: 0.666852 + 0.0135611
    best n_estimators: 10000
    best cv score: 0.6668517639542803

### 我的问题 ###

1、为什么要把脏数据、离散样本特征值置位None?  
比如用户年龄，完全可以拆分 年龄段来做一个新特征。

2、置位None的特征是否合适？  
意思就是换个模型，这样的值能不能被训练，估计不行吧，我个人认为还是都是数值化比较好，这样换模型比较好，

3、代码跟 参考博客里的PPT 对比起来差别还是挺大的，  
可能代码精简了很多，只是一部分代码，但重点是思考问题的方式，根据对比赛、数据集的理解，加上实验，得到的一些结论。

### 参考博客 ###

[消费者人群画像-信用智能评分Top1][-_Top1]  
[消费者人群画像—信用智能评分][Link 1]

[-_Top1]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1Nzc1NjI0Nw==&mid=2247484165&idx=1&sn=86b4e59faaabe297b5e09abba4bb9410&chksm=fc31b93dcb46302b7ab63abf6c371deadc8aaf2a6c85939c78e10d25fa0d1ff60357229d05a2&token=1433307692&lang=zh_CN&scene=21#wechat_redirect
[Link 1]: https://www.datafountain.cn/competitions/337