R语言-逻辑回归建模

案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级

数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量

1.加载包和数据集

library(pROC)
library(DMwR)model.df <- read.csv(‘E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\\4信用评级\\customer defection data.csv‘,sep=‘,‘,header=T

2.查看数据集,

dim(model.df)
head(model.df)
str(model.df)
summary(model.df)

结论:一共有10000行数据,56个变量,其数据集中没有空值,但是有极大值存在

3,数据清洗

# 将Na的值补0
z <- model.df[,sapply(model.df, is.numeric)]
z[is.na(z)] = 0
summary(z)

# 去掉客户id和defect列
exl <- names(z) %in% c(‘cust_id‘,‘defect‘)
z <- z[!exl]
head(z)

# 将极大值点和取99%分位,极小值取1%分位qs <- sapply(z, function(z) quantile(z,c(0.01,0.99)))system.time(for (i in 1:ncol(z)){  for( j in 1:nrow(z)){    if(z[j,i] < qs[1,i]) z[j,i] = qs[1,i]    if(z[j,i] > qs[2,i]) z[j,i] = qs[2,i]  }})

# 重新构建数据集model_ad.df <- data.frame(cust_id=model.df$cust_id,defect=model.df$defect,z)boxplot(model_ad.df$visit_cnt)  

　　　　　　　　　　　　　　     修改前                                                                                                                  修改后

　　结论:visit_cnt不再有不符合业务的极大值出现

4.建模

set.seed(123)
# 将数据集分成训练集和测试集,一般是(70%是训练集,30%是测试集)
s <- sample(nrow(model_ad.df),floor(nrow(model_ad.df)*0.7),replace = F)
train_df <- model_ad.df[s,]
test_df <- model_ad.df[-s,]

# 去除掉cust_id
n <- names(train_df[-c(1,34)])
# 生成逻辑回归的公式
f <- as.formula(paste(‘defect ~‘,paste(n[!n %in% ‘defect‘],collapse = ‘ + ‘)))
# 建模
model_full <- glm(f,data=train_df[-c(1,34)],family = binomial)
summary(model_full)
# 模型检验direction 有三类参数both,backword,forward
# backword每次检验都减少一个因子,forword每次增加一个因子
# 同时AIC的值越小说明模型越好
step <- step(model_full,direction = ‘both‘)
summary(step)

5.检验模型

# 使用测试集去预测模型
pred <- predict(step,test_df,type=‘response‘)
head(pred)
fitted.r <- ifelse(pred>0.5,1,0)
# 模型的精度
accuracy <- table(fitted.r,test_df$defect)
#做出roc的图像
roc <- roc(test_df$defect,pred)
roc
plot(roc)

　　结论:roc的值是0.75说明模型有较好的的预测功能,一般模型的准确率要达到75%左右,否则需要进行调整

案例2:研究哪类用户是不良用户

1.数据集字段说明

 1 # SeriousDlqin2yrs 超过90天的逾期欠款
 2 # RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines 无担保贷款的循环利用,除了车,房除以信用额度的综合的无分期债务的信用卡贷款
 3 # age 贷款人年龄
 4 # NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse 30~59天逾期次数
 5 # DebtRatio 负债比例
 6 # MonthlyIncome 月收入
 7 # NumberOfOpenCreditLinesAndLoans 开放式和信贷的数量
 8 # NumberOfTimes90DaysLate 大于等于90天逾期的次数
 9 # NumberRealEstateLoansOrLines 不动产的数量
10 # NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse 60~90天逾期次数
11 # NumberOfDependents 不包括本人的家属数量

2.导入数据集和包

library(pROC)
library(DMwR)cs.df <- read.csv(‘E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\第二天数据\\cs-data.csv‘,header=T,sep=‘,‘)summary(cs.df)

　　结论:月收入这一栏出现的Na值较多

　　　　 有一些值有异常值的存在,比如负债比,不动产数量,和家属成员数量,这些值会给模型带来不好的影响,所以要去除

3.数据清洗

# 使用knn邻近算法,补充缺失的月收入
cs.df_imp <- knnImputation(cs.df,k=3,meth = ‘weighAvg‘)
#去除掉 30~60天逾期超过80的极大值
cs.df_imp <- cs.df_imp[-which(cs.df_imp$NumberOfTime30.59DaysPastDueNotWorse>80)]
# 去除掉负债比大于10000的极值
cs.df_imp <- cs.df_imp[-which(cs.df_imp$DebtRatio > 100000)]# 去除掉月收入大于50万的极值
cs.df_imp <- cs.df_imp[-which(cs.df_imp$MonthlyIncome > 500000)]

4.建模

set.seed(123)
# 将数据集分成训练集和测试集,防止过拟合
s <- sample(nrow(cs.df_imp),floor(nrow(cs.df_imp)*0.7),replace = F)
cs.train <- cs.df_imp[s,]
cs.test <- cs.df_imp[-s,]
# 使用逻辑线性回归生成全量模型
# family=binomia表示使用二项分布
# maxit=1000 表示需要拟合1000次
model_full <- glm(SeriousDlqin2yrs~.,data=cs.train,family=binomial,maxit=1000)# 使用回归的方式找出最小的AIC的值step <- step(model_full,direction=‘both‘)summary(step)

　　结论:pr的值小于0.05的因子才是有效因子,*越多越重要

5.查看模型

pred <- predict(step,cs.test,type = ‘response‘)
fitted.r <- ifelse(pred>0.5,1,0)
accuracy <- table(fitted.r,cs.test$SeriousDlqin2yrs)
misClasificError <- mean(fitted.r!=cs.test$SeriousDlqin2yrs)
roc <- roc(cs.test$SeriousDlqin2yrs,pred)
plot(roc)
roc

　　结论:预测的成功率只有69%

6.修改模型

　　6.1 查看数据集

table(cs.train$SeriousDlqin2yrs)
prop.table(table(cs.train$SeriousDlqin2yrs))

　　结论:只有6%左右的用户违约,说明数据集并不平衡

　　6.2 平衡结果

cs.train$SeriousDlqin2yrs <- as.factor(cs.train$SeriousDlqin2yrs)
# 采用bootstrasp自助抽样法,目的:减小0的个数,增加1的个数,再平衡模型
trainSplit <- SMOTE(SeriousDlqin2yrs~.,cs.train,perc.over = 30,perc.under = 550)
cs.train$SeriousDlqin2yrs <- as.numeric(cs.train$SeriousDlqin2yrs)
prop.table(table(trainSplit$SeriousDlqin2yrs))

　　结论:数据集的分布达到了基本平衡

　　6.3 重新建模

model_full =  glm(SeriousDlqin2yrs~.,data=trainSplit,family=binomial,maxit=1000)

step = step(model_full,direction = "both")
summary(step)

　　结论:找到了8个对结果有影响的变量,不同于开始建模的变量选择

　　6.4 预测模型

pred = predict(step,cs.test,type="response")

fitted.r=ifelse(pred>0.5,1,0)
accuracy = table(fitted.r,cs.test$SeriousDlqin2yrs)

misClasificError = mean(fitted.r!=cs.test$SeriousDlqin2yrs)

roc = roc(cs.test$SeriousDlqin2yrs,pred)
plot(roc)
roc

　　结论:模型预测的精度从69%提升到了81.6%

原文地址：https://www.cnblogs.com/luhuajun/p/8672928.html