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当前经济增速下行，风控压力加大，各家商业银行纷纷投入更多资源拓展信用卡业
务，信用卡产业飞速发展。因为市场竞争激烈，信用卡产品同质化严重，商业银行需要采
用更快捷有效的方式扩大客户规模，实现精准营销，从而降低成本提高效益，增强自身竞
争力。
x# 读取数据import pandas as pddf = pd.read_excel('信用卡精准营销模型.xlsx')# 解决用Pandas处理csv,excel文件多出unnamed列问题df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('Unnamed')]df.head()
# 划分特征变量和目标变量X = df.drop(columns='响应') y = df['响应']
# 划分训练集和测试集from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)
# 模型训练from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierclf = AdaBoostClassifier(random_state=123)clf.fit(X_train, y_train)
# 模型评估y_pred = clf.predict(X_test)print(y_pred)# 查看预测准确度from sklearn.metrics import accuracy_scorescore = accuracy_score(y_test,y_pred)print(score)# 查看预测分类概率y_pred_proba = clf.predict_proba(X_test)# 查看前5项，第一列为分类为0的概率，第二列为分类为1的概率print(y_pred_proba[:5]) # 查看AUC值from sklearn.metrics import roc_auc_scorescore = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba[:,1])print(score)
# 查看特征重要性print(clf.feature_importances_)# 通过DataFrame的方式展示特征重要性features = X.columns # 获取特征名称importances = clf.feature_importances_ # 获取特征重要性
# 通过二维表格形式显示importances_df = pd.DataFrame()importances_df['特征名称'] = featuresimportances_df['特征重要性'] = importancesimportances_df.sort_values('特征重要性', ascending=False)1. 解决用Pandas处理excel文件多出包含Unnamed字样列问题，正确的代码是:
A df.loc[:, ~df.columns.str.contains('Unnamed')]
B df.drop(columns='Unnamed')
C train_test_split
D accuracy_score
2. 使用AdaBoostClassifier对象查看特征重要性的属性是_______:
A coef_
B intercept_
C feature_importances_
D columns
1=>A 2=>C