利用逻辑回归模型对天猫优惠券使用情况进行预测

文章目录

前言

一、数据预处理

二、变量选择

查看特征值与目标值之间的相关关系

​选取特征值

进行one-hot编码后目标值与特征值的相关关系

​查看类别型变量的所有类别及类别分布概率情况

对数值型变量绘制直方图 查看数据分布

将未进行独热编码的特征删除

三、建模(训练逻辑回归模型)

四、模型评估

查看预测结果

混淆矩阵及可视化

计算ROC曲线AUC值并可视化

前言

本文利用numpy和pandas库对相关数据集进行处理，并采用sklearn库中的逻辑回归模型来分析天猫优惠券的使用情况。最终通过matplotlib与seaborn工具构建了一个完整的可视化展示框架。

一、数据预处理

数据字段说明

ID 记录编码

age 年龄

job 职业

marital 婚姻状态

default 花呗是否有违约

returned 是否有过退货

loan 是否使用花呗结账

coupon_used_in_last6_month 过去六个月使用的优惠券数量

coupon_used_in_last_month 过去一个月使用的优惠券数量

coupon_ind 该次活动中是否有使用优惠券

 #导入要使用的模块

    
 import pandas as pd
    
 import numpy