7、统计与机器学习算法实践

统计与机器学习算法实践

在机器学习领域，我们常常需要运用各种算法来解决不同类型的问题，如分类、回归等。本文将详细介绍几种常见的机器学习算法，包括随机梯度下降分类器（SGDClassifier）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和决策树（Decision Trees），并给出具体的实现步骤和代码示例。

1. 使用SGDClassifier构建逻辑回归模型

我们将使用 UCI_Credit_Card.csv 数据集来构建一个逻辑回归模型，以预测信用卡用户是否会在下个月违约。

1.1 数据读取与初步探索

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df_creditdata = pd.read_csv("UCI_Credit_Card.csv")

# 查看数据集的基本信息
print(df_creditdata.shape)
print(df_creditdata.head())

# 查看数据类型
print(df_creditdata.dtypes)

# 删除ID列
df_creditdata.drop(["