16、使用H2O构建异构集成分类器预测信用卡违约情况

使用H2O构建异构集成分类器预测信用卡违约情况

1. 引言

在机器学习领域，异构集成分类器是一种强大的工具，它可以结合多种不同的算法来提高预测性能。本文将介绍如何使用H2O（一个开源、分布式、内存中的机器学习平台）来构建异构集成分类器，并以台湾信用卡违约数据为例进行说明。H2O提供了一系列监督和无监督算法，包括神经网络、随机森林、广义线性模型、梯度提升机、朴素贝叶斯分类器和XGBoost等。此外，H2O还提供了堆叠集成方法，旨在通过堆叠过程找到一组预测算法的最优组合，支持回归和分类任务。

2. 数据准备

我们使用台湾信用卡违约数据作为示例，该数据集包含信用卡客户的信息，如违约情况、客户的人口统计因素、信用数据和还款历史等。数据集可从GitHub获取，也可从UCI ML Repository下载： https://bit.ly/2EZX6IC 。

以下是具体的数据准备步骤：
1. 安装H2O ：在Google Colab中安装H2O，使用以下命令：

! pip install h2o

2. 导入所需库 ：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_sele