基于华为云ModelArts的自动学习功能实现银行存款预测分析 | 【玩转华为云】

星恒 发表于 2022/05/31 20:15:18 2022/05/31
【摘要】 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。本案例使用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。

前言

ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。

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。本案例使用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。

案例步骤

1、准备数据集,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”。将“train.csv”文件上传至OBS。(如果是第一次上传文件可以参考OBS上传文件的操作指导上传文件

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

2、在ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“自动学习”,然后点“预测分析”下面的“创建项目”

3、进入页面后,根据提示设置项目“名称”,并选择“训练数据”所在的OBS路径,OBS路径就是刚才上传文件的路径。最后,单击“创建项目”完成操作。

4、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”),所以标签列下拉选择“attr_7”,该列目标结果是“离散值”,所以标签列数据类型选择“离散值”,训练目标选择完成后,单击“训练”

5、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,训练时间可能会较长。

6、训练完成后左侧会出现“已完成”字样,同时我们也可以在右侧看见模型的评估结果

7、点击左侧的“部署”,选择相应的计算规格进行模型部署上线

8、部署完成后,点击“启动”,然后就可以在预测区域,输入测试代码

预测结果为“"predict": "no"”,表示此用户会不办理存款。

到此整个案例就结束了。

测试代码如下

{

  "data": 
  {
    "count": 1,
    "req_data": 
	[
      {
        "attr_1": "34",
        "attr_2": "blue-collar",
        "attr_3": "single",
        "attr_4": "tertiary",
        "attr_5": "no",
        "attr_6": "no"
      }
    ]
  }
}


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