现在，我们知道了数据集的整体结构。因此，让我们应用在应用机器学习模型时通常应该执行的一些步骤。

第1步：导入

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

意味着有30,000条目包含25列

从上面的输出中可以明显看出，任何列中都没有对象类型不匹配。

#检查数据中Null项的数量，按列计算。
dataset.isnull().sum()

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步骤3.数据可视化和探索性数据分析

# 按性别检查违约者和非违约者的计数数量
sns.countplot

sns.pairplot

sns.jointplot

男女按年龄分布

g.map(plt.hist,'AGE')

dataset\['LIMIT_BAL'\].plot.density

步骤4.找到相关性

X.corrwith

从上图可以看出，最负相关的特征是LIMIT_BAL，但我们不能盲目地删除此特征，因为根据我的看法，这对预测非常重要。ID无关紧要，并且在预测中没有任何作用，因此我们稍后将其删除。

步骤5：将数据分割为训练和测试集

训练数据集和测试数据集必须相似，通常具有相同的预测变量或变量。它们在变量的观察值和特定值上有所不同。如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。然后，您可以在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信心。因为测试数据集与训练数据集相似，但模型既不相同也不相同。这意味着该模型在真实意义上转移了预测或学习。

因此，通过将数据集划分为训练和测试子集，我们可以有效地测量训练后的模型，因为它以前从未看到过测试数据，因此可以防止过度拟合。

我只是将数据集拆分为20％的测试数据，其余80％将用于训练模型。

 train\_test\_split(X, y, test\_size = 0.2, random\_state = 0)

步骤6：规范化数据：特征标准化

对于许多机器学习算法而言，通过标准化（或Z分数标准化）进行特征标准化可能是重要的预处理步骤。

许多算法（例如SVM，K近邻算法和逻辑回归）都需要对特征进行规范化，

min\_test = X\_test.min()
range\_test = (X\_test - min_test).max()
X\_test\_scaled = (X\_test - min\_test)/range_test

步骤7：应用机器学习模型

from sklearn.ensemble  import AdaBoostClassifier
adaboost =AdaBoostClassifier()

xgb\_classifier.fit(X\_train\_scaled, y\_train,verbose=True)
end=time()
train\_time\_xgb=end-start

应用具有100棵树和标准熵的随机森林

classifier = RandomForestClassifier(random_state = 47, 
                                    criterion = 'entropy',n_estimators=100)

svc_model = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1,C=100)

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 7)

步骤8：分析和比较机器学习模型的训练时间

Train_Time = \[
    train\_time\_ada,
    train\_time\_xgb,
    train\_time\_sgd,
    train\_time\_svc,
    train\_time\_g,
    train\_time\_r100,
    
    train\_time\_knn
\]

步骤9.模型优化

在每个迭代次数上，随机搜索的性能均优于网格搜索。同样，随机搜索似乎比网格搜索更快地收敛到最佳状态，这意味着迭代次数更少的随机搜索与迭代次数更多的网格搜索相当。

在高维参数空间中，由于点变得更稀疏，因此在相同的迭代中，网格搜索的性能会下降。同样常见的是，超参数之一对于找到最佳超参数并不重要，在这种情况下，网格搜索浪费了很多迭代，而随机搜索却没有浪费任何迭代。

现在，我们将使用Randomsearch cv优化模型准确性。如上表所示，Adaboost在该数据集中表现最佳。因此，我们将尝试通过微调adaboost和SVC的超参数来进一步优化它们。

参数调整

现在，让我们看看adaboost的最佳参数是什么

random\_search.best\_params_

{'random\_state': 47, 'n\_estimators': 50, 'learning_rate': 0.01}

random\_search.best\_params_

{'n\_estimators': 50, 'min\_child\_weight': 4, 'max\_depth': 3}

random\_search.best\_params_

{'penalty': 'l2', 'n\_jobs': -1, 'n\_iter': 1000, 'loss': 'log', 'alpha': 0.0001}

出色的所有指标参数准确性，F1分数精度，ROC，三个模型adaboost，XGBoost和SGD的召回率现已优化。此外，我们还可以尝试使用其他参数组合来查看是否会有进一步的改进。

ROC曲线图

    auc = metrics.roc\_auc\_score(y\_test,model.predict(X\_test_scaled))

plt.plot(\[0, 1\], \[0, 1\],'r--')

# 计算测试集分数的平均值和标准差
test_mean = np.mean

# 绘制训练集和测试集的平均准确度得分
plt.plot
# 绘制训练集和测试集的准确度。
plt.fill_between

结论

因此，我们已经看到，调整后的Adaboost的准确性约为82.95％，并且在所有其他性能指标（例如F1分数，Precision，ROC和Recall）中也取得了不错的成绩。

此外，我们还可以通过使用Randomsearch或Gridsearch进行模型优化，以找到合适的参数以提高模型的准确性。

我认为，如果对这三个模型进行了适当的调整，它们的性能都会更好。