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银行存款预测(使用自动学习实现预测分析)

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更新时间:2020/10/16 GMT+08:00

银行中常见一种业务:根据客户特征(年龄、工作类型、婚姻状况、文化程度、是否有房贷和是否有个人贷款),预测客户是否愿意办理定期存款业务。

现在您可以使用ModelArts平台上的自动学习功能,预测某个客户是否会办理存款业务。自动学习功能的使用流程如下所示:

  1. 准备数据:下载数据集并上传至华为云OBS中。
  2. 创建预测分析项目:基于已有的数据集,创建预测分析项目。
  3. 训练模型:预览数据并选择训练目标,然后启动模型训练。
  4. 部署模型:将训练好的模型部署为在线服务,并测试预测结果。

准备数据

本示例使用的数据集来自UCI的Machine Learning Repository,数据集介绍请参见Bank Maketing Data Set。数据集的基本信息可参见表1表2,您可以从Github获取数据集并上传至OBS中。

表1 数据源的具体字段及意义

字段名

含义

类型

描述

attr_1

年龄

Int

表示客户的年龄。

attr_2

职业

String

表示客户所从事的职业。

attr_3

婚姻情况

String

表示客户是否结婚或已离异。

attr_4

教育情况

String

表示客户受教育的程度。

attr_5

房产情况

String

表示客户名下是否有房产。

attr_6

贷款情况

String

表示客户名下是否有贷款。

attr_7

存款情况

String

表示客户名下是否有存款。

表2 数据集样本数据

attr_1

attr_2

attr_3

attr_4

attr_5

attr_6

attr_7

31

blue-collar

married

secondary

yes

no

no

41

management

married

tertiary

yes

yes

no

38

technician

single

secondary

yes

no

no

39

technician

single

secondary

yes

no

yes

39

blue-collar

married

secondary

yes

no

no

39

services

single

unknown

yes

no

no

  1. 从gitee下载ModelArts-Lab工程,并在“ModelArts-Lab”工程中的“\ModelArts-Lab-master\official_examples\Using_ModelArts_to_Create_a_Bank_Marketing_Application\data”目录下获取训练数据文件“train.csv”
  2. “train.csv”文件上传至OBS,例如“test-modelarts/bank-marketing”。OBS上传文件的操作指导,请参见上传文件

创建预测分析项目

  1. 在ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“自动学习”
  2. “自动学习”页面,单击“预测分析”区域的“创建项目”
  3. 进入“创建预测分析项目”页面,然后设置项目“名称”,并选择“训练数据”所在的OBS路径,本示例中,数据集路径为“test-modelarts/bank-marketing/train.csv”。最后,单击“创建项目”完成操作。系统自动跳转至“自动学习 > 数据标注”页面,如图1所示。
    图1 创建预测分析项目

训练模型

  1. “自动学习 > 数据标注”页面中,预览数据并选择训练目标。此处训练目标是客户是否会办理存款(即“attr_7”),该列目标结果是“离散值”。训练目标选择完成后,单击“训练”
    图2 选择训练目标
  2. 在弹出的“训练设置”对话框中,选择训练使用的“计算规格”,单击“下一步”进入配置页,确认规格后单击“提交”开始模型训练。

    训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。

    图3 训练设置
  3. 在模型训练页面中,左侧的训练作业状态变为“已完成”时,表示训练作业已结束,且右侧“训练详情”将展现此训练作业相关的详细信息。
    图4 训练结束

部署模型

  1. “模型训练”页面,在“版本管理”区域,单击“部署”,系统开始部署服务并自动跳转至“部署上线”页面。
  2. “版本管理”区域,当状态变为“运行中”时,表示服务已部署完成。您可以在预测区域,测试服务。

    测试代码如下所示,如图5所示预测结果为“"predictioncol": "yes"”,表示此用户会办理存款。

    {
      "data": 
      {
        "count": 1,
        "req_data": 
    	[
          {
            "attr_1": "58",
            "attr_2": "management",
            "attr_3": "married",
            "attr_4": "tertiary",
            "attr_5": "yes",
            "attr_6": "no",
            "attr_7": ""
          }
        ]
      }
    }
    图5 测试模型
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