Python全系列 教程
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White Night
x1from sklearn.model_selection import train_test_split
2# 准备数据
3# 获取特征列
4all_features = list(all_data.columns)
5all_features.remove('CUST_ID') # 删除客户ID
6all_features.remove('CHURN_CUST_IND') # 删除目标列
7
8# 拆分数据
9# x 特征 y 目标
10x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(all_data[all_features],all_data['CHURN_CUST_IND'],test_size=0.3,random_state=0)
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13# 建模
14from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
15
16# 创建基于梯度提升树的分类器
17gbc = GradientBoostingClassifier(random_state=0)
18# 训练模型
19gbc.fit(x_train,y_train)
20# 预测
21y_pred = gbc.predict(x_test)
22# 评估
23from sklearn.metrics import accuracy_score
24print(f'在测试集上的准确率:{accuracy_score(y_test,y_pred)}')