Python 使用人工神经网络算法进行信用评分预测

import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 读取数据
data = pd.read_excel('credit.xlsx')
# 取前600条作为训练集
train_data = data.iloc[:600, :]
# 取600条之后的数据作为测试集
test_data = data.iloc[600:, :]

# 构建神经网络模型
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5,3))
# 训练模型
clf.fit(train_data.iloc[:, :14], train_data.iloc[:, 14])

# 预测结果
train_predict = clf.predict(train_data.iloc[:, :14])
test_predict = clf.predict(test_data.iloc[:, :14])

# 输出训练集预测结果和真实结果
print('训练集预测结果:', train_predict)
print('训练集真实结果:', train_data.iloc[:, 14])

# 输出测试集预测结果和真实结果
print('测试集预测结果:', test_predict)
print('测试集真实结果:', test_data.iloc[:, 14])

# 输出模型准确度
print('模型准确度:', clf.score(test_data.iloc[:, :14], test_data.iloc[:, 14]))