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# System prepended metadata

title: 李彥羲-R76081029 Microsoft Azure

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# 李彥羲-R76081029 Microsoft Azure

**筆記:**
UCI datesets 包含許多機器學習的資料集，Bank Marketing datasets和一葡萄牙銀行的電話行銷的數據有關，其目的是存取顧客是否訂閱其公司產品。

*Data description:*
>17 Input variables
>4521 examples


![](https://i.imgur.com/b3QLRLI.png)
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![](https://i.imgur.com/ePnc70y.png)
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![](https://i.imgur.com/MSWe0Zc.png)
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![](https://i.imgur.com/5TbDsdG.png)
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![](https://i.imgur.com/tC2TRdT.png)
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![](https://i.imgur.com/Xyc3AOx.png)
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![](https://i.imgur.com/LIafWu5.png)
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![](https://i.imgur.com/Q6beHt5.png)
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![](https://i.imgur.com/eQSwsNl.png)
>資料前處理:

資料清洗，刪除或填入Nan值
刪除極端值(outlier)，避免影響模型
>**特徵工程:** 識別和選擇重要的特徵

>模型訓練:

Training Data用於模型的訓練，Test Data用於評估訓練完模型 (EX:準確率..)
比率:0.8:0.2
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![](https://i.imgur.com/aEWcccl.png)
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![](https://i.imgur.com/g1fzBOt.png)
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![](https://i.imgur.com/1LpYL5M.png)
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![](https://i.imgur.com/289MvyB.png)
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![](https://i.imgur.com/BGQOml6.png)
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![](https://i.imgur.com/r8cNL17.png)
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![](https://i.imgur.com/viYfYOu.png)
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![](https://i.imgur.com/hSWWxoQ.png)
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![](https://i.imgur.com/FpGXEZL.png)
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![](https://i.imgur.com/qaG2LaY.png)
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![](https://i.imgur.com/c40IP1w.png)
使用二元分類樹
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![](https://i.imgur.com/9qd5Ga3.png)
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![](https://i.imgur.com/zl4dmbd.png)
y為要預測的值(顧客是否訂閱0或1)

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![](https://i.imgur.com/XWntiZu.png)
>Score計分模型：執行預測

可查看實際值和預測值以及預測為1(訂閱)的機率(Scored Probabilities)
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![](https://i.imgur.com/XAoWJvB.png)
評估模型:
從左半邊的輸入，右半邊的輸入可比較兩模型
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![](https://i.imgur.com/oQItFoR.png)
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![](https://i.imgur.com/VwhwkXG.png)
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![](https://i.imgur.com/gKoyt1k.png)
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![](https://i.imgur.com/85pk55w.png)
ROC底下面積越大，結果越好
False positive rate (FPR):預測為正但實際為負的樣本佔所有負例樣本的比例
True positive rate (TPR):預測為正且實際為正的樣本佔所有正例樣本的比例

*45度斜線代表random chance*
>須考量到over-fitting的問題 (同樣資料被不停的訓練，造成準確率的高估)
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![](https://i.imgur.com/yu4Cqwd.png)
Confusion Matrix:左下和右下為預測成功的筆數
EX:
(實做結果)
https://imgur.com/a/KBLEPf5
[55, 43 ]
[49,757]

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![](https://i.imgur.com/uKqW5GP.png)

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![](https://i.imgur.com/4Fxc9Nh.png)
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![](https://i.imgur.com/BL7b6SL.png)
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![](https://i.imgur.com/gU5hVPC.png)
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![](https://i.imgur.com/6hH9Cpg.png)
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![](https://i.imgur.com/m7St6Mn.png)
實做結果:
https://imgur.com/XCtF711
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![](https://i.imgur.com/gI78sSU.png)
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![](https://i.imgur.com/tGVzNuh.png)
選取特定的欄位(和y有關聯的)再跑一次模型，最後與原模型進行比較
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![](https://i.imgur.com/tbhUBgV.png)
除了要預測的y,我們選擇age, job, education, housing, loan放入回歸模型，進行後續分析
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![](https://i.imgur.com/MAqU1jz.png)
根據實測test data和Score model間似乎不用select Columns in Dataset，模型會自動判定

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![](https://i.imgur.com/Ng270qe.png)
結果:
https://imgur.com/Ov2hpzo
*結果不甚理想，可能跟選的variables太少有關*
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![](https://i.imgur.com/myXoyWK.png)
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如有興趣，請看技術文章 : [傳送門](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10201007)

# 分數:
85