客户的价值度预测，在金融、电商等领域中是一个典型商业场景，而客户价值度的分析，往往是通过数据建模的方式来进行特征挖掘和评级区分。虽然凭借业务经验在一定程度上也可以对价值客户进行分群，但是真正在实际业务场景中的实现过程，模型是很常见而且特别有效的手段。究其原因，模型可以从多个维度较全面地分析并解释客户的潜在价值。
对客户价值度的预测，从模型类型的角度来看，可以是分类、回归、聚类等问题，各类场景情况举例如下：
（1）分类场景：是否价值客户（目标二分类），客户价值度等级（目标多分类）；
（2）回归场景：客户价值度系数（目标连续型）；
（3）聚类场景：特征标签客户画像（无目标变量）。
本文将围绕客户价值度预测的业务场景，采用回归模型算法来实现场景需求，具体内容通过案例实操进行介绍。对于回归模型，我们将会重点从不同类型的回归算法来训练模型，从而对比分析各种方法的模型性能效果。
1、业务场景介绍
在银行信贷业务中，信用卡客户的价值预测是客户管理体系中的重要内容，具体是指预估客户在未来一段时间内能给公司带来多少利润，而利润可能来自信用卡的年费、取现手续费、分期手续费、境外交易手续费等。当分析出客户群体的潜在价值后，在进行产品营销、催收策略、服务咨询等各项业务时，可以针对不同价值等级的客户，采用不同类型的服务模式。例如，为高价值客户提供区别于普通客户的服务，有助于银行进一步挖掘这些高价值客户的价值，从而提高客户的忠诚度。显然，这是银行针对存量客户管理，重点关注并且付诸实施的内容。
首先，我们来看下案例样本数据，共包含10000条样本与7个特征字段，具体样例如图1所示。其中，ID为样本主键，Profit_Value为目标变量（数据类型为连续型），Education、Income_Level、Credit_Index等字段为自变量，特征字典如图2所示。
图1 样本数据
图2 特征字典根据样本数据，我们采用describe()函数来分析下各特征变量的分布情况，输出的简单统计分析描述结果如图3所示。
图3 特征分布由上图可知，样本数据满足回归模型的基本条件，即包含目标Y标签Profit_Value（有监督），且Y变量为连续型（回归）。由于回归模型在训练过程中，特征类型需要以数值型作为输入，因此如果希望特征Education参与到模型拟合，需要将字段类型进行转换，即由字符型转为数值型。结合特征Education（学历程度）属于有序分类变量，可以通过标签编码方式来实现类型转换，具体代码如图4所示。
图4 标签编码下面我们通过isnull()函数来了解下特征的缺失情况，打印日志结果如图5所示，可知变量Income_Level、Credit_Index、Consum_Index、Shopping_Index都存在缺失值，可以采用常见统计值指标来进行填充。根据各特征的分布类型，我们对连续型变量的缺失值采用平均值填充，离散型变量的缺失值采用众数填充，具体实现代码如图6所示。
图5 特征缺失情况
图6缺失值处理为了避免特征量纲不统一对模型训练效果的影响，我们对样本数据进行标准化处理，现采用z-score标准化方法来实现，具体代码如图7所示。
图7 特征标准化经过以上特征编码、缺失值填充、特征标准化的数据预处理步骤，我们得到了一份可以作为模型训练输入的数据集，图1样例对应的处理结果如图8所示。
图8 特征处理后数据
当然，可以进一步根据特征相关性（pearson）、特征共线性（VIF）等特征工程分析来对变量池进行筛选，以提高模型训练拟合的效果。当完成特征变量的相关分析后，就是回归模型算法的选择。对于机器学习回归算法，除了我们最常见的最小二乘法线性回归，其实回归算法包括很多种，而且其中一部分回归算法也经常被采用，同时在具体场景实践中也有比较好的性能表现。本文接下来便为大家介绍下比较常用的几种回归算法，并且围绕以上样本数据案例，通过多种回归模型算法来实现客户价值度预测的业务场景需求。
2、常见回归算法
在机器学习领域中，常见的回归模型包括线性回归、贝叶斯回归、决策树回归、随机森林回归、Adaboost回归、Bagging回归、XGBoost回归、LightGBM回归、K近邻回归、SVR回归等，下面我们分别对各算法的原理进行简要描述。
（1）线性回归
线性回归模型，通常采用最小二乘法来进行拟合，除了最常见的普通最小二乘法线性回归，还有加入了L1或L2范数正则化的岭回归、Lasso回归、弹性网络回归等。对于常见线性回归，在python语言中，可通过调用sklearn库中的算法来实现：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
（2）贝叶斯回归
贝叶斯回归模型，是通过贝叶斯推断方法求解的线性回归，即将线性模型的参数作为随机变量，并通过模型参数（权重系数）的先验算出后验。在python语言中，可通过调用sklearn库中的算法来实现：
from sklearn.linear_model import BayesianRidge
（3）决策树回归
决策树回归模型，是通过树模型来解决回归问题，将样本特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的输出结果，一般取所含训练元素输出的均值。在python语言中，可通过调用sklearn库中的算法来实现：
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
（4）随机森林回归
随机森林回归模型，属于集成学习的Bagging算法，是由多棵回归决策树构成，而且森林中各决策树之间没有关联。模型根据样本的随机性与特征的随机性进行模型训练，最终输出的模型结果由所有决策树共同决定，即取所有回归决策树预测结果的均值。在python语言中，可通过调用sklearn库中的算法来实现：
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
（5）Adaboost回归
Adaboost回归模型，属于集成学习的Boosting算法，损失函数使用平方误差损失，根据前向分布算法的思想，采用回归决策树拟合残差。在python语言中，可通过调用sklearn库中的算法来实现：
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
（6）K近邻回归
K近邻（KNN）回归模型，是根据每个查询点最邻近的K个样本点的均值作为预测值，其中K值为指定的整数。在python语言中，可通过调用sklearn库中的算法来实现：
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
（7）支持向量回归
支持向量（SVR）回归模型，是支持向量机（SVM）的重要应用分支，原理是在训练过程中找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到此平面的距离最近。在python语言中，可通过调用sklearn库中的算法来实现：
from sklearn.svm import SVR
3、回归模型实现
通过以上对常见回归模型算法的了解，接下来我们围绕前边经过数据处理后的样本数据（图8），分别采用线性回归、贝叶斯回归、决策树回归、随机森林回归、Adaboost回归、KNN回归、SVR回归共7种算法，来实现客户价值度预测的回归模型。同时，我们通过回归模型的常用指标R_Square（决定系数r2）来评估模型的综合性能，并对比不同回归算法在本案例样本数据上训练拟合的模型表现。对于各回归算法从sklearn库的调用情况如图9所示，并以普通最小二乘法线性回归为例，模型训练与模型评估代码如图10所示。
图9 算法库调用
图10 模型训练与评估根据图10模型训练与模型评估的代码结构，更换不同回归算法，可得到各模型的评价指标如图11所示。
图11 模型训练与评估由上图的模型结果分析可知，针对本文的样本数据情况，决策树回归算法模型的评价指标R_Square（决定系数）最高（0.9719），说明模型拟合的效果很好。为了提高模型的解释度，我们根据决策树回归模型输出各特征变量的重要性系数，具体实现代码如图12所示，结果如图13所示。
图12 特征重要性评估
图13 特征重要性分布从各特征变量的重要性系数结果可知，在本文案例场景下的客户价值度预测模型中，特征Shopping_Index（网购指数）的最为重要（0.287568），而特征Income_Level（收入等级）的重要度最低（0.0163186）。
综合以上内容，我们围绕客户价值度预测的实际业务场景，采用常见的7种回归算法建立模型，整个建模流程包括缺失值处理、特征编码、特征标准化、模型训练、模型评估等步骤，并通过相关指标评价模型的训练效果，便于大家在熟悉实际业务的同时，学会通过多种回归算法来实现模型。
