From 1d164f744d1679cd6aac2e72bb6f761bd061ca51 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: miguel-chacon-ni Date: Tue, 15 Dec 2020 13:04:33 +0100 Subject: [PATCH 1/5] Progress so far --- your-project/Data/bank-full.csv | 41189 ++++++++++++++++++++++++++++++ your-project/Notebook.ipynb | 2921 +++ 2 files changed, 44110 insertions(+) create mode 100644 your-project/Data/bank-full.csv create mode 100644 your-project/Notebook.ipynb diff --git a/your-project/Data/bank-full.csv b/your-project/Data/bank-full.csv new file mode 100644 index 00000000..73bc0845 --- /dev/null +++ b/your-project/Data/bank-full.csv @@ -0,0 +1,41189 @@ +"age";"job";"marital";"education";"default";"housing";"loan";"contact";"month";"day_of_week";"duration";"campaign";"pdays";"previous";"poutcome";"emp.var.rate";"cons.price.idx";"cons.conf.idx";"euribor3m";"nr.employed";"y" +56;"housemaid";"married";"basic.4y";"no";"no";"no";"telephone";"may";"mon";261;1;999;0;"nonexistent";1.1;93.994;-36.4;4.857;5191;"no" 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Drop euribor and #employees" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 221, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import seaborn as sns\n", + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "\n", + "pd.set_option('display.max_columns', None)\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# 1 Exploring the Data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 222, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "df=pd.read_csv('Data/bank-full.csv',sep=\";\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.1 What does the data look like?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 223, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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" + ], + "text/plain": [ + " age job marital education default housing loan contact \\\n", + "0 56 housemaid married basic.4y no no no telephone \n", + "1 57 services married high.school unknown no no telephone \n", + "2 37 services married high.school no yes no telephone \n", + "3 40 admin. married basic.6y no no no telephone \n", + "4 56 services married high.school no no yes telephone \n", + "\n", + " month day_of_week duration campaign pdays previous poutcome \\\n", + "0 may mon 261 1 999 0 nonexistent \n", + "1 may mon 149 1 999 0 nonexistent \n", + "2 may mon 226 1 999 0 nonexistent \n", + "3 may mon 151 1 999 0 nonexistent \n", + "4 may mon 307 1 999 0 nonexistent \n", + "\n", + " emp.var.rate cons.price.idx cons.conf.idx euribor3m nr.employed y \n", + "0 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "1 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "2 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "3 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "4 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no " + ] + }, + "execution_count": 223, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.2 Do the data types make sense?\n", + "\n", + "**No.`campaign` is labeled as numerical, but not all of the values in the feature are numerical, as certain rows have a value of 999 to indicate the the person has never been contacted.**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 224, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#This code gives us indexes for the features of each type for later manipulation.\n", + "categorical=df.dtypes[df.dtypes==\"object\"].index\n", + "numerical=df.dtypes[df.dtypes!=\"object\"].index" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 225, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "age int64\n", + "job object\n", + "marital object\n", + "education object\n", + "default object\n", + "housing object\n", + "loan object\n", + "contact object\n", + "month object\n", + "day_of_week object\n", + "duration int64\n", + "campaign int64\n", + "pdays int64\n", + "previous int64\n", + "poutcome object\n", + "emp.var.rate float64\n", + "cons.price.idx float64\n", + "cons.conf.idx float64\n", + "euribor3m float64\n", + "nr.employed float64\n", + "y object\n", + "dtype: object" + ] + }, + "execution_count": 225, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.dtypes" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.3 Are there any missing values?\n", + "**There are no null values. Nevertheless, when the dataset was printed, a number of \"Unknown\" values appeared in one of the columns. It appears that missing values where replaced with strings when the data was created. These must be inditified by looking at unique values.**\n", + "\n", + "1. **`default` has 20% of its rows missing. The Database documentation does not explain if the data in this column was collected voluntarily. If so, it's possible that respondents with who have defaulted in the past left this blank intentionally. We keep the column, as null values could be significant**\n", + "\n", + "2. **`education` contains around 4% unknwon values. As was the case with `default`, we retain these instances.**\n", + "\n", + "3. **All other columns have a maximum of 2% missing values. We will look further into these when exploring cateogrical columns below.**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 226, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "age 0.0\n", + "job 0.0\n", + "marital 0.0\n", + "education 0.0\n", + "default 0.0\n", + "housing 0.0\n", + "loan 0.0\n", + "contact 0.0\n", + "month 0.0\n", + "day_of_week 0.0\n", + "duration 0.0\n", + "campaign 0.0\n", + "pdays 0.0\n", + "previous 0.0\n", + "poutcome 0.0\n", + "emp.var.rate 0.0\n", + "cons.price.idx 0.0\n", + "cons.conf.idx 0.0\n", + "euribor3m 0.0\n", + "nr.employed 0.0\n", + "y 0.0\n", + "dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 226, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.isna().sum()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 228, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Missing rows:\n", + "job : 0.8 %\n", + "marital : 0.19 %\n", + "education : 4.2 %\n", + "default : 20.87 %\n", + "housing : 2.4 %\n", + "loan : 2.4 %\n", + "contact : 0.0 %\n", + "month : 0.0 %\n", + "day_of_week : 0.0 %\n", + "poutcome : 0.0 %\n", + "y : 0.0 %\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#This code creates a list containing the categorical features and prints the proportion of \"unknown\" values in each.\n", + "print(\"Missing rows:\")\n", + "for i in categorical:\n", + " print(i,\":\", round(df[i][df[i]==\"unknown\"].count()*100/len(df),ndigits=2),\"%\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 116, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#This drops all \"unknown values in all columns except in `default` and `education`\"\n", + "cat_cols = list(categorical.drop([\"default\",\"education\"]))\n", + "for i in cat_cols:\n", + " df[i].replace(\"unknown\", np.nan,inplace=True)\n", + "df.dropna(axis=\"index\",inplace=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 229, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Missing rows:\n", + "education : 4.2 %\n", + "default : 20.87 %\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Unknown values after dropping.\n", + "print(\"Missing rows:\")\n", + "for i in [\"education\",\"default\"]:\n", + " print(i,\":\", round(df[i][df[i]==\"unknown\"].count()*100/len(df),ndigits=2),\"%\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 232, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "university.degree 29.542585\n", + "high.school 23.101389\n", + "basic.9y 14.676605\n", + "professional.course 12.729436\n", + "basic.4y 10.138875\n", + "basic.6y 5.564728\n", + "unknown 4.202680\n", + "illiterate 0.043702\n", + "Name: education, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 232, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"education\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.4 Can categorical columns be encoded?\n", + "1. `education`: Can be one-hot encoded. Basic.4y and basic.6y can be grouped to reduce dimensionality.\n", + "2. `pdays`: Since a value of 999 denotes that a lead was not contacted for a previous campaign, this column must be transformed into a categorical one. Otherwise, the model will incorrectly attribute certain outcomes to a high number of days passed when, in reality, it should be attributed to no previous contact. This also means that, since the maximum value for days passed is only 27, the presence of a value of 999 will diminish the weight of the real numerical values. As such, we will transform this column into a binary categorical feature denoting whether a lead was or was not contacted for the previous campaign.\n", + "3. `job`: This column can be one-hot encoded. Nevertheless, certain categories should be grouped to reduce dimensionality.
The following categories can be combined:
\n", + " housemaid<>blue-collar
\n", + " student<>unemployed
\n", + " entrepeneur<>self-employed
\n", + " Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "4. `marital` can be one-hot encoded as it is. Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "5. `default`: Since respondents who default often decline to answer, and since the proportion of \"yes\" values is so small, we will combine \"yes\" and \"unknown\" values.\n", + "6. `housing` can be one-hot encoded as it is. Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "6. `loan` can be one-hot encoded as it is. Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "6. `contact` can be one-hot encoded as it is. \n", + "6. `month` can be one-hot encoded as it is.\n", + "6. `day_of_week` can be one-hot encoded as it is.\n", + "6. `poutcome` can be one-hot encoded as it is.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 210, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['job', 'marital', 'education', 'default', 'housing', 'loan', 'contact',\n", + " 'month', 'day_of_week', 'poutcome', 'y'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 210, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "categorical" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`education`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 231, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "university.degree 29.542585\n", + "high.school 23.101389\n", + "basic.9y 14.676605\n", + "professional.course 12.729436\n", + "basic.4y 10.138875\n", + "basic.6y 5.564728\n", + "unknown 4.202680\n", + "illiterate 0.043702\n", + "Name: education, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 231, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "#keep\n", + "df[\"education\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 233, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df[\"education\"].replace([\"basic.4y\",\"basic.6y\"],\"basic.lower\",inplace=True)\n", + "df[\"education\"].replace(\"basic.9y\",\"basic.upper\",inplace=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 234, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "university.degree 29.542585\n", + "high.school 23.101389\n", + "basic.lower 15.703603\n", + "basic.upper 14.676605\n", + "professional.course 12.729436\n", + "unknown 4.202680\n", + "illiterate 0.043702\n", + "Name: education, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 234, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"education\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`pdays`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 235, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "999 96.321744\n", + "3 1.065844\n", + "6 1.000291\n", + "4 0.286491\n", + "9 0.155385\n", + "2 0.148101\n", + "7 0.145673\n", + "12 0.140818\n", + "10 0.126250\n", + "5 0.111683\n", + "13 0.087404\n", + "11 0.067981\n", + "1 0.063125\n", + "15 0.058269\n", + "14 0.048558\n", + "8 0.043702\n", + "0 0.036418\n", + "16 0.026707\n", + "17 0.019423\n", + "18 0.016995\n", + "19 0.007284\n", + "22 0.007284\n", + "21 0.004856\n", + "26 0.002428\n", + "20 0.002428\n", + "25 0.002428\n", + "27 0.002428\n", + "Name: pdays, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 235, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "#keep\n", + "df[\"pdays\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 236, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + ":1: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] != 999]=1\n", + ":2: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] == 999]=0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] != 999]=1 \n", + "df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] == 999]=0 \n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`job`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 237, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "admin. 25.303486\n", + "blue-collar 22.467709\n", + "technician 16.371273\n", + "services 9.636302\n", + "management 7.099155\n", + "retired 4.175974\n", + "entrepreneur 3.535010\n", + "self-employed 3.450034\n", + "housemaid 2.573565\n", + "unemployed 2.461882\n", + "student 2.124405\n", + "unknown 0.801204\n", + "Name: job, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 237, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "#Keep\n", + "df[\"job\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 238, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df[\"job\"].replace([\"housemaid\",\"blue-collar\"],\"housemaid/blue-collar\",inplace=True)\n", + "df[\"job\"].replace([\"student\",\"unemployed\"],\"student/unemployed\",inplace=True)\n", + "df[\"job\"].replace([\"entrepreneur\",\"self-employed\"],\"entrepeneur/self-employed\",inplace=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 239, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "admin. 25.303486\n", + "housemaid/blue-collar 25.041274\n", + "technician 16.371273\n", + "services 9.636302\n", + "management 7.099155\n", + "entrepeneur/self-employed 6.985044\n", + "student/unemployed 4.586287\n", + "retired 4.175974\n", + "unknown 0.801204\n", + "Name: job, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 239, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"job\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`marital`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 240, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "married 60.522482\n", + "single 28.085850\n", + "divorced 11.197436\n", + "unknown 0.194231\n", + "Name: marital, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 240, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"marital\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`default`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 241, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "no 79.120132\n", + "unknown 20.872584\n", + "yes 0.007284\n", + "Name: default, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 241, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"default\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 243, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df[\"default\"].replace(\"yes\",\"unknown\",inplace=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`housing`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 247, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "yes 52.384190\n", + "no 45.212198\n", + "unknown 2.403613\n", + "Name: housing, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 247, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"housing\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`loan`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 248, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "no 82.426920\n", + "yes 15.169467\n", + "unknown 2.403613\n", + "Name: loan, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 248, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"loan\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`contact`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 249, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "cellular 63.474798\n", + "telephone 36.525202\n", + "Name: contact, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 249, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"contact\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`day_of_week`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 250, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "thu 20.935709\n", + "mon 20.671069\n", + "wed 19.748470\n", + "tue 19.641643\n", + "fri 19.003108\n", + "Name: day_of_week, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 250, + "metadata": {}, + 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Since the goal of this model is to predict whether a lead will convert before a phone call is made, and since the duration of a call cannot be known beforehand, this feature is useless to the model. \n", + "1. `age`: Everything is in order.\n", + "2. `pdays`: Everything is in order.\n", + "2. `previous`: Everything is in order.\n", + "2. `emp.var.rate`: Everything is in order.\n", + "2. `cons.price.idx`: Everything is in order.\n", + "2. `cons.conf.idx`: Everything is in order.\n", + "\n", + "**We will decide what to do with these columns once we look at value distribution in the distribution analysis**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 192, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['age', 'duration', 'campaign', 'pdays', 'previous', 'emp.var.rate',\n", + " 'cons.price.idx', 'cons.conf.idx', 'euribor3m', 'nr.employed'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 192, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "numerical" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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Others: None have outliers or unreasonable values." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 149, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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"source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "y=df_train[\"quality\"]\n", + "x=df_train.drop([\"quality\"],axis=\"columns\")\n", + "x_train, x_test, y_train, y_test=train_test_split(x,y,test_size=.2)\n", + "x_actual=df_actual.drop([\"quality\"],axis=\"columns\")\n", + "print(y_train.shape,y_test.shape)\n", + "x_train.shape,x_test.shape\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.3 Testing Random Forest Grid with Standard Scaler" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 195, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Fitting 3 folds for each of 100 candidates, totalling 300 fits\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend LokyBackend with 8 concurrent workers.\n", + "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 25 tasks | elapsed: 1.5min\n", + "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 146 tasks | elapsed: 8.3min\n", + "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 300 out of 300 | elapsed: 18.9min finished\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "RandomizedSearchCV(cv=3, estimator=RandomForestRegressor(), n_iter=100,\n", + " n_jobs=-1,\n", + " param_distributions={'bootstrap': [True, False],\n", + " 'max_depth': [10, 20, 30, 40, 50, 60,\n", + " 70, 80, 90, 100, 110,\n", + " None],\n", + " 'max_features': ['auto', 'sqrt'],\n", + " 'min_samples_leaf': [1, 2, 4],\n", + " 'min_samples_split': [2, 5, 10],\n", + " 'n_estimators': [200, 400, 600, 800,\n", + " 1000, 1200, 1400, 1600,\n", + " 1800, 2000]},\n", + " random_state=42, verbose=2)" + ] + }, + "execution_count": 195, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "sc_x=StandardScaler()\n", + "sc_x_train= sc_x.fit_transform(x_train)\n", + "sc_x_test= sc_x.fit_transform(x_test)\n", + "#random forest with randomized search\n", + "from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV\n", + "# Number of trees in random forest\n", + "n_estimators = [int(x) for x in np.linspace(start = 200, stop = 2000, num = 10)]\n", + "# Number of features to consider at every split\n", + "max_features = ['auto', 'sqrt']\n", + "# Maximum number of levels in tree\n", + "max_depth = [int(x) for x in np.linspace(10, 110, num = 11)]\n", + "max_depth.append(None)\n", + "# Minimum number of samples required to split a node\n", + "min_samples_split = [2, 5, 10]\n", + "# Minimum number of samples required at each leaf node\n", + "min_samples_leaf = [1, 2, 4]\n", + "# Method of selecting samples for training each tree\n", + "bootstrap = [True, False]\n", + "# Create the random grid\n", + "random_grid = {'n_estimators': n_estimators,\n", + " 'max_features': max_features,\n", + " 'max_depth': max_depth,\n", + " 'min_samples_split': min_samples_split,\n", + " 'min_samples_leaf': min_samples_leaf,\n", + " 'bootstrap': bootstrap,\n", + " }\n", + "rf = RandomForestRegressor()\n", + "rf_random = RandomizedSearchCV(estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose=2, random_state=42, n_jobs = -1)\n", + "# Fit the random search model\n", + "rf_random.fit(sc_x_train, y_train)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 207, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'n_estimators': 400,\n", + " 'min_samples_split': 2,\n", + " 'min_samples_leaf': 1,\n", + " 'max_features': 'sqrt',\n", + " 'max_depth': None,\n", + " 'bootstrap': False}" + ] + }, + "execution_count": 207, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "rf_random.best_params_" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 238, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " RMSE: 0.6295695382031035\n" + ] + } + ], + "source": [ + "sc_x=StandardScaler()\n", + "sc_x_train= sc_x.fit_transform(x_train)\n", + "sc_x_test= sc_x.fit_transform(x_test)\n", + "sc_x_actual=sc_x.fit_transform(x_actual)\n", + "from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor\n", + "rf = RandomForestRegressor(n_estimators= 400, min_samples_split= 2, min_samples_leaf= 1, max_features= 'sqrt', max_depth= None, bootstrap= False)\n", + "rf.fit(sc_x_train, y_train)\n", + "test_pred = rf.predict(sc_x_test)\n", + "print(\" RMSE: \"+ str(metrics.mean_squared_error(y_test, test_pred)**.5))\n", + "actual_pred=rf.predict(sc_x_actual)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.4 Final Submission" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import GridSearchCV\n", + "model_pipeline = Pipeline([(\"scaler\", StandardScaler()),\n", + " (\"neigh\", KNeighborsRegressor())]) \n", + "param_distribs={\n", + " \"scaler__with_std\" : [True, False],\n", + " \"scaler__with_mean\" : [True, False],\n", + " \"neigh__n_neighbors\": range(20),\n", + " \"neigh__weights\":[\"uniform\", \"distance\"],\n", + " \"neigh__algorithm\": ['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'],\n", + " \"neigh__p\":[1,2]\n", + " }\n", + "neighbors_search = GridSearchCV(model_pipeline,\n", + " param_distribs,\n", + " scoring=\"neg_mean_squared_error\",\n", + " cv=5,\n", + " n_jobs=4)\n", + "neighbors_search.fit(x_train, y_train)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "MSE(y_test, ypred_neigh, squared = False)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.3" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} From 0b6a2dab36d445adb414c472603614ddc40b4eed Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: miguel-chacon-ni Date: Tue, 15 Dec 2020 14:54:19 +0100 Subject: [PATCH 2/5] new changes --- .../Notebook-checkpoint.ipynb | 3313 +++++++++++++++++ your-project/Notebook.ipynb | 876 +++-- 2 files changed, 3947 insertions(+), 242 deletions(-) create mode 100644 your-project/.ipynb_checkpoints/Notebook-checkpoint.ipynb diff --git a/your-project/.ipynb_checkpoints/Notebook-checkpoint.ipynb b/your-project/.ipynb_checkpoints/Notebook-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 00000000..bfe69ed4 --- /dev/null +++ b/your-project/.ipynb_checkpoints/Notebook-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,3313 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "1. Drop euribor and #employees" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import seaborn as sns\n", + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "import sklearn\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "from sklearn import metrics\n", + "from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer\n", + "\n", + "pd.set_option('display.max_columns', None)\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# 1 Exploring the Data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "df=pd.read_csv('Data/bank-full.csv',sep=\";\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.1 What does the data look like?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
agejobmaritaleducationdefaulthousingloancontactmonthday_of_weekdurationcampaignpdayspreviouspoutcomeemp.var.ratecons.price.idxcons.conf.idxeuribor3mnr.employedy
056housemaidmarriedbasic.4ynononotelephonemaymon26119990nonexistent1.193.994-36.44.8575191.0no
157servicesmarriedhigh.schoolunknownnonotelephonemaymon14919990nonexistent1.193.994-36.44.8575191.0no
237servicesmarriedhigh.schoolnoyesnotelephonemaymon22619990nonexistent1.193.994-36.44.8575191.0no
340admin.marriedbasic.6ynononotelephonemaymon15119990nonexistent1.193.994-36.44.8575191.0no
456servicesmarriedhigh.schoolnonoyestelephonemaymon30719990nonexistent1.193.994-36.44.8575191.0no
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " age job marital education default housing loan contact \\\n", + "0 56 housemaid married basic.4y no no no telephone \n", + "1 57 services married high.school unknown no no telephone \n", + "2 37 services married high.school no yes no telephone \n", + "3 40 admin. married basic.6y no no no telephone \n", + "4 56 services married high.school no no yes telephone \n", + "\n", + " month day_of_week duration campaign pdays previous poutcome \\\n", + "0 may mon 261 1 999 0 nonexistent \n", + "1 may mon 149 1 999 0 nonexistent \n", + "2 may mon 226 1 999 0 nonexistent \n", + "3 may mon 151 1 999 0 nonexistent \n", + "4 may mon 307 1 999 0 nonexistent \n", + "\n", + " emp.var.rate cons.price.idx cons.conf.idx euribor3m nr.employed y \n", + "0 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "1 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "2 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "3 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no \n", + "4 1.1 93.994 -36.4 4.857 5191.0 no " + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.2 Do the data types make sense?\n", + "\n", + "**No.`campaign` is labeled as numerical, but not all of the values in the feature are numerical, as certain rows have a value of 999 to indicate the the person has never been contacted.**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "#This code gives us indexes for the features of each type for later manipulation.\n", + "categorical=df.dtypes[df.dtypes==\"object\"].index\n", + "numerical=df.dtypes[df.dtypes!=\"object\"].index" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "age int64\n", + "job object\n", + "marital object\n", + "education object\n", + "default object\n", + "housing object\n", + "loan object\n", + "contact object\n", + "month object\n", + "day_of_week object\n", + "duration int64\n", + "campaign int64\n", + "pdays int64\n", + "previous int64\n", + "poutcome object\n", + "emp.var.rate float64\n", + "cons.price.idx float64\n", + "cons.conf.idx float64\n", + "euribor3m float64\n", + "nr.employed float64\n", + "y object\n", + "dtype: object" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.dtypes" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.3 Are there any missing values?\n", + "**There are no null values. Nevertheless, when the dataset was printed, a number of \"Unknown\" values appeared in one of the columns. It appears that missing values where replaced with strings when the data was created. These must be inditified by looking at unique values.**\n", + "\n", + "1. **`default` has 20% of its rows missing. The Database documentation does not explain if the data in this column was collected voluntarily. If so, it's possible that respondents with who have defaulted in the past left this blank intentionally. We keep the column, as null values could be significant**\n", + "\n", + "2. **`education` contains around 4% unknwon values. As was the case with `default`, we retain these instances.**\n", + "\n", + "3. **All other columns have a maximum of 2% missing values. We will look further into these when exploring cateogrical columns below.**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "age 0.0\n", + "job 0.0\n", + "marital 0.0\n", + "education 0.0\n", + "default 0.0\n", + "housing 0.0\n", + "loan 0.0\n", + "contact 0.0\n", + "month 0.0\n", + "day_of_week 0.0\n", + "duration 0.0\n", + "campaign 0.0\n", + "pdays 0.0\n", + "previous 0.0\n", + "poutcome 0.0\n", + "emp.var.rate 0.0\n", + "cons.price.idx 0.0\n", + "cons.conf.idx 0.0\n", + "euribor3m 0.0\n", + "nr.employed 0.0\n", + "y 0.0\n", + "dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.isna().sum()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Missing rows:\n", + "job : 0.8 %\n", + "marital : 0.19 %\n", + "education : 4.2 %\n", + "default : 20.87 %\n", + "housing : 2.4 %\n", + "loan : 2.4 %\n", + "contact : 0.0 %\n", + "month : 0.0 %\n", + "day_of_week : 0.0 %\n", + "poutcome : 0.0 %\n", + "y : 0.0 %\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#This code creates a list containing the categorical features and prints the proportion of \"unknown\" values in each.\n", + "print(\"Missing rows:\")\n", + "for i in categorical:\n", + " print(i,\":\", round(df[i][df[i]==\"unknown\"].count()*100/len(df),ndigits=2),\"%\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "no 79.120132\n", + "unknown 20.872584\n", + "yes 0.007284\n", + "Name: default, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"default\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "university.degree 29.542585\n", + "high.school 23.101389\n", + "basic.9y 14.676605\n", + "professional.course 12.729436\n", + "basic.4y 10.138875\n", + "basic.6y 5.564728\n", + "unknown 4.202680\n", + "illiterate 0.043702\n", + "Name: education, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"education\"].value_counts()*100/len(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1.4 Can categorical columns be encoded?\n", + "1. `education`: Can be one-hot encoded. Basic.4y and basic.6y can be grouped to reduce dimensionality.\n", + "2. `pdays`: Since a value of 999 denotes that a lead was not contacted for a previous campaign, this column must be transformed into a categorical one. Otherwise, the model will incorrectly attribute certain outcomes to a high number of days passed when, in reality, it should be attributed to no previous contact. This also means that, since the maximum value for days passed is only 27, the presence of a value of 999 will diminish the weight of the real numerical values. As such, we will transform this column into a binary categorical feature denoting whether a lead was or was not contacted for the previous campaign.\n", + "3. `job`: This column can be one-hot encoded. Nevertheless, certain categories should be grouped to reduce dimensionality.
The following categories can be combined:
\n", + " housemaid<>blue-collar
\n", + " student<>unemployed
\n", + " entrepeneur<>self-employed
\n", + " Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "4. `marital` can be one-hot encoded as it is. Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "5. `default`: Since respondents who default often decline to answer, and since the proportion of \"yes\" values is so small, we will combine \"yes\" and \"unknown\" values.\n", + "6. `housing` can be one-hot encoded as it is. Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "6. `loan` can be one-hot encoded as it is. Once the data is encoded, the `unknown` column will be removed.\n", + "6. `contact` can be one-hot encoded as it is. \n", + "6. `month` can be one-hot encoded as it is.\n", + "6. `day_of_week` can be one-hot encoded as it is.\n", + "6. `poutcome` can be one-hot encoded as it is.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 210, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['job', 'marital', 'education', 'default', 'housing', 'loan', 'contact',\n", + " 'month', 'day_of_week', 'poutcome', 'y'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 210, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "categorical" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### **`education`**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "university.degree 29.542585\n", 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Since the goal of this model is to predict whether a lead will convert before a phone call is made, and since the duration of a call cannot be known beforehand, this feature is useless to the model. \n", + "1. `age`: Everything is in order.\n", + "2. `pdays`: Everything is in order.\n", + "2. `previous`: Everything is in order.\n", + "2. `emp.var.rate`: Everything is in order.\n", + "2. `cons.price.idx`: Everything is in order.\n", + "2. `cons.conf.idx`: Everything is in order.\n", + "\n", + "**We will decide what to do with these columns once we look at value distribution in the distribution analysis**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 192, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['age', 'duration', 'campaign', 'pdays', 'previous', 'emp.var.rate',\n", + " 'cons.price.idx', 'cons.conf.idx', 'euribor3m', 'nr.employed'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 192, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "numerical" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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and `emp.var.rate` share a high degree of multicollinearity, and two of these must be dropped. The former two exercise a direct effect on the bank, whereas the last more directly affects the leads. As such, we will drop `nr.employed` and `euribor3m` and keep `emp.var.rate`.**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 258, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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They will be kept so as to avoid overfitting the model.\n", + "2. `duration`: This column will be removed.\n", + "2. `Campaign`: All outliers are within reasonable values.\n", + "3. `pdays`: This column has been transformed to categorical and encoded.\n", + "4. `previous`: Contains 7 distinct values.\n", + "5. 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Encode Categorical Columns" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.2 Defining the functions" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.2.1 Merging categories" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def cat_merger(df):\n", + " # Merge education categories \n", + " df[\"education\"].replace([\"basic.4y\",\"basic.6y\"],\"basic.lower\",inplace=True)\n", + " df[\"education\"].replace(\"basic.9y\",\"basic.upper\",inplace=True)\n", + "\n", + " # Merge pdays categories\n", + " df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] != 999]=1\n", + " df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] == 999]=0 \n", + "\n", + " # Merge job categories\n", + " df[\"job\"].replace([\"housemaid\",\"blue-collar\"],\"housemaid/blue-collar\",inplace=True)\n", + " df[\"job\"].replace([\"student\",\"unemployed\"],\"student/unemployed\",inplace=True)\n", + " df[\"job\"].replace([\"entrepreneur\",\"self-employed\"],\"entrepeneur/self-employed\",inplace=True)\n", + " \n", + " #Replace default categories\n", + " df[\"default\"].replace(\"yes\",\"unknown\",inplace=True)\n", + " \n", + " return df\n", + "\n", + "# Convert function to transformer to include in the pipeline\n", + "CatMerger = FunctionTransformer(cat_merger, validate=False)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.2.2 Dropping Columns" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 70, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# Drop illogical and correlated columns\n", + "def col_dropper(df):\n", + " df.drop([\"nr.employed\",\"euribor3m\",\"duration\"],axis=\"columns\",inplace=True)\n", + " return df\n", + "\n", + "# Convert function to transformer to include in the pipeline\n", + "ColDropper = FunctionTransformer(col_dropper, validate=False)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.2.3 Encoding Categorical Columns" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def categ_encoder(df):\n", + " # Encode all catgeorical columns\n", + " df=pd.get_dummies(df,drop_first=True)\n", + " #Drop unknown columns\n", + " df.drop([\"job_unknown\",\"marital_unknown\",\"housing_unknown\",\"loan_unknown\"],axis=\"columns\",inplace=True)\n", + " \n", + " return df\n", + "\n", + "# Convert function to transformer to include in the pipeline\n", + "CategEncoder = FunctionTransformer(categ_encoder, validate=False)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.3 Creating the Pipeline" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 73, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.pipeline import Pipeline\n", + "\n", + "# Create Pipeline\n", + "\n", + "pipeline_one = Pipeline([\n", + " ('cat_merger', CatMerger),\n", + " ('col_dropper', ColDropper),\n", + " ('categ_encoder', CategEncoder),\n", + "])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# 4 Setting Up the Data" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.1 Loading the Data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 110, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df=pd.read_csv('Data/bank-full.csv',sep=\";\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.2 Splitting the Predictor and Target Variables " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 112, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(32950,) (8238,)\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "((32950, 20), (8238, 20))" + ] + }, + "execution_count": 112, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "y=df[\"y\"]\n", + "x=df.drop([\"y\"],axis=\"columns\")\n", + "x_train, x_test, y_train, y_test=train_test_split(x,y,test_size=.2,stratify=y,random_state=1)\n", + "print(y_train.shape,y_test.shape)\n", + "x_train.shape,x_test.shape\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.3 Fitting and Transforming the Data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 115, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "C:\\Users\\User\\anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\generic.py:6746: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " self._update_inplace(new_data)\n", + ":7: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] != 999]=1\n", + "C:\\Users\\User\\anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\generic.py:8765: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " self._update_inplace(new_data)\n", + ":8: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " df[\"pdays\"][df[\"pdays\"] == 999]=0\n", + "C:\\Users\\User\\anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\frame.py:3990: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " return super().drop(\n" + ] + } + ], + "source": [ + "x_train=pipeline_one.fit_transform(x_train)\n", + "x_test=pipeline_one.transform(x_test)\n", + "print(y_train.shape,y_test.shape)\n", + "x_train.shape,x_test.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# 4 Creating the Model" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 4.1 Testing Scaler and Agortihm Combinations" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.3 Testing Random Forest Grid with Standard Scaler" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 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Method of selecting samples for training each tree\n", + "bootstrap = [True, False]\n", + "# Create the random grid\n", + "random_grid = {'n_estimators': n_estimators,\n", + " 'max_features': max_features,\n", + " 'max_depth': max_depth,\n", + " 'min_samples_split': min_samples_split,\n", + " 'min_samples_leaf': min_samples_leaf,\n", + " 'bootstrap': bootstrap,\n", + " }\n", + "rf = RandomForestRegressor()\n", + "rf_random = RandomizedSearchCV(estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose=2, random_state=42, n_jobs = -1)\n", + "# Fit the random search model\n", + "rf_random.fit(sc_x_train, y_train)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 207, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'n_estimators': 400,\n", + " 'min_samples_split': 2,\n", + " 'min_samples_leaf': 1,\n", + " 'max_features': 'sqrt',\n", + " 'max_depth': None,\n", + " 'bootstrap': False}" + ] + }, + "execution_count": 207, + "metadata": 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Submission" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import GridSearchCV\n", + "model_pipeline = Pipeline([(\"scaler\", StandardScaler()),\n", + " (\"neigh\", KNeighborsRegressor())]) \n", + "param_distribs={\n", + " \"scaler__with_std\" : [True, False],\n", + " \"scaler__with_mean\" : [True, False],\n", + " \"neigh__n_neighbors\": range(20),\n", + " \"neigh__weights\":[\"uniform\", \"distance\"],\n", + " \"neigh__algorithm\": ['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'],\n", + " \"neigh__p\":[1,2]\n", + " }\n", + "neighbors_search = GridSearchCV(model_pipeline,\n", + " param_distribs,\n", + " scoring=\"neg_mean_squared_error\",\n", + " cv=5,\n", + " n_jobs=4)\n", + "neighbors_search.fit(x_train, y_train)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "MSE(y_test, ypred_neigh, squared = False)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": 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" + ], + "text/plain": [ + " Algorithm Scaler \\\n", + "6 LinearDiscriminantAnalysis() StandardScaler() \n", + "8 LinearDiscriminantAnalysis() MinMaxScaler() \n", + "9 LinearDiscriminantAnalysis() MaxAbsScaler() \n", + "11 LinearDiscriminantAnalysis() QuantileTransformer() \n", + "7 LinearDiscriminantAnalysis() RobustScaler() \n", + "19 BernoulliNB() RobustScaler() \n", + "10 LinearDiscriminantAnalysis() Normalizer() \n", + "23 BernoulliNB() QuantileTransformer() \n", + "20 BernoulliNB() MinMaxScaler() \n", + "27 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... MaxAbsScaler() \n", + "25 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... RobustScaler() \n", + "29 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... QuantileTransformer() \n", + "0 SGDClassifier() StandardScaler() \n", + "24 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... StandardScaler() \n", + "18 BernoulliNB() StandardScaler() \n", + "26 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... 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Drop euribor and #employees" - ] - }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 67, + "execution_count": 57, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -21,6 +14,10 @@ "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", "from sklearn import metrics\n", "from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer\n", + "from sklearn.metrics import f1_score\n", + "from sklearn.metrics import cohen_kappa_score\n", + "from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, GridSearchCV\n", + "\n", "\n", "pd.set_option('display.max_columns', None)\n", "%matplotlib inline" @@ -2875,7 +2872,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 68, + "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -2911,7 +2908,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 70, + "execution_count": 3, "metadata": { "scrolled": true }, @@ -2935,7 +2932,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 72, + "execution_count": 4, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -2960,7 +2957,7 @@ }, { "cell_type": "code", - 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":7: SettingWithCopyWarning: \n", + ":7: SettingWithCopyWarning: \n", "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", "\n", "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", @@ -3104,7 +3095,7 @@ "\n", "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", " self._update_inplace(new_data)\n", - ":8: SettingWithCopyWarning: \n", + ":8: SettingWithCopyWarning: \n", "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n", "\n", "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", @@ -3115,6 +3106,14 @@ "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", " return super().drop(\n" ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(32950,) (8238,)\n", + "(32950, 41) (8238, 41)\n" + ] } ], "source": [ @@ -3126,6 +3125,24 @@ "print(x_train.shape,x_test.shape)" ] }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(32950,) (8238,) (32950, 41) (8238, 41)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(y_train.shape,y_test.shape,\n", + " x_train.shape,x_test.shape)" + ] + }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, @@ -3149,7 +3166,7 @@ }, { "cell_type": "code", - 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" + ], + "text/plain": [ + " Algorithm Scaler \\\n", + "6 LinearDiscriminantAnalysis() StandardScaler() \n", + "8 LinearDiscriminantAnalysis() MinMaxScaler() \n", + "9 LinearDiscriminantAnalysis() MaxAbsScaler() \n", + "11 LinearDiscriminantAnalysis() QuantileTransformer() \n", + "7 LinearDiscriminantAnalysis() RobustScaler() \n", + "19 BernoulliNB() RobustScaler() \n", + "10 LinearDiscriminantAnalysis() Normalizer() \n", + "23 BernoulliNB() QuantileTransformer() \n", + "20 BernoulliNB() MinMaxScaler() \n", + "27 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... MaxAbsScaler() \n", + "25 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... RobustScaler() \n", + "29 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... QuantileTransformer() \n", + "0 SGDClassifier() StandardScaler() \n", + "24 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... StandardScaler() \n", + "18 BernoulliNB() StandardScaler() \n", + "26 (DecisionTreeClassifier(max_features='auto', r... 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We will thus go a random forest, which is the the best among the tunable models. 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}, - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "(32950,) (8238,)\n", - "(32950, 41) (8238, 41)\n" - ] } ], "source": [ @@ -3125,24 +3123,6 @@ "print(x_train.shape,x_test.shape)" ] }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 54, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "(32950,) (8238,) (32950, 41) (8238, 41)\n" - ] - } - ], - "source": [ - "print(y_train.shape,y_test.shape,\n", - " x_train.shape,x_test.shape)" - ] - }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, @@ -3166,7 +3146,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 10, + "execution_count": 8, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -3180,7 +3160,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 11, + "execution_count": 9, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -3197,7 +3177,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 34, + "execution_count": 10, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -3225,11 +3205,10 @@ }, { "cell_type": "code", - 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