题解 | #信用评分模型优化#

核心概念

特征选择：识别对目标变量预测最有价值的特征
决策树算法：
- 通过递归划分数据构建树形结构
- 使用基尼不纯度或信息增益选择最佳划分特征
- 特征重要性 = 该特征减少的不纯度 × 覆盖样本比例
标签编码：将分类变量（如"Yes/No"）转换为数值

解题思路

数据预处理：
- 对字符串特征进行标签编码
- 分离特征矩阵和目标变量
决策树训练：
- 使用所有特征训练决策树分类器
特征重要性分析：
- 提取每个特征的重要性分数
- 选择重要性最高的特征
结果输出：返回最重要特征的索引

代码解析

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 读取输入数据
data = eval(input().strip())

# 创建两个标签编码器
encoder1 = LabelEncoder()  # 用于倒数第二列（字符串特征）
encoder2 = LabelEncoder()  # 用于目标变量

# 编码字符串特征（倒数第二列）
str_feature_col = [row[-2] for row in data]  # 提取所有样本的字符串特征
encoded_str_feature = encoder1.fit_transform(str_feature_col)

# 编码目标变量（最后一列）
target_col = [row[-1] for row in data]  # 提取所有样本的目标变量
encoded_target = encoder2.fit_transform(target_col)

# 更新数据集：将原始字符串替换为编码值
for i in range(len(data)):
    data[i][-2] = encoded_str_feature[i]  # 更新字符串特征
    data[i][-1] = encoded_target[i]      # 更新目标变量

# 准备特征矩阵和标签向量
features = []
labels = []
for row in data:
    features.append(row[:-1])  # 所有列除了最后一列都是特征
    labels.append(row[-1])     # 最后一列是目标变量

# 转换为NumPy数组并确保数值类型
X = np.array(features).astype(float)
y = np.array(labels)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X, y)

# 获取特征重要性并确定最重要特征
feature_importances = clf.feature_importances_
most_important_index = np.argmax(feature_importances)

# 输出结果
print(most_important_index)

关键步骤说明

数据预处理：
- 倒数第二列（字符串特征）使用 LabelEncoder 转换为数值
- 目标变量（"Good"/"Bad"）使用另一个 LabelEncoder 转换
- 示例转换：
  - "Yes" → 1, "No" → 0
  - "Good" → 1, "Bad" → 0
特征矩阵构建：
- 特征：所有列除最后一列
- 目标：最后一列
- 确保所有特征为数值类型（astype(float)）
决策树训练：
- 使用默认参数的 DecisionTreeClassifier
- random_state=42 确保结果可复现
- 模型自动学习特征与信用评分的关联
特征重要性提取：
- feature_importances_ 属性返回各特征的重要性分数
- 重要性分数总和为1，值越大表示特征越重要
- np.argmax() 获取最高分特征的索引

应用场景

信用评分模型优化
客户流失预测
欺诈检测
营销响应预测

总结

本题实现了基于决策树的特征选择方法：

通过标签编码处理分类变量
训练决策树模型学习特征与信用的关联
提取特征重要性分数
确定最具预测力的特征

该方法能帮助银行识别影响信用评分的关键因素，优化信用卡审批流程，降低违约风险，同时提高模型的预测准确性。