16、使用H2O构建异构集成分类器预测信用卡违约者

使用H2O构建异构集成分类器预测信用卡违约者

1. 引言

在当今的机器学习领域，准确预测信用卡违约者是一个重要的任务。本文将展示如何使用H2O（一个开源、分布式、内存中的机器学习平台）构建异构集成分类器来完成这一任务。H2O提供了一系列监督和无监督算法，在监督算法中，有神经网络、随机森林（RF）、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，并且支持回归和分类任务。

2. 数据集

我们将使用台湾信用卡支付违约者数据作为示例。该数据集包含了台湾信用卡客户的信息，如违约者信息、客户的人口统计因素、信用数据和支付历史等。数据集可从GitHub获取，也可从其主要来源UCI ML Repository（https://bit.ly/2EZX6IC）下载。

3. 准备工作

• 安装H2O ：在Google Colab中安装H2O，执行以下命令：

! pip install h2o

执行该命令后，会显示一些说明，最后一行会显示安装成功的消息，例如：

Successfully installed colorama-0.4.1 h2o-3.22.1.2

• 导入所需库 ：