2020 数学建模之旅

在三天的数学建模比赛中，本人是第二天中午才过去参加比赛（其实就是帮另外一个没有去的学长顶包）。在此之前，还没有过一次实战的经验，不过庆幸的是，有两个强大的队友，还有指导老师和学长的细心指导，勉强获得了市级二等奖，从此开启了我的数学建模之旅。

赛题

我们团队选择的C题，C题主要是通过对原始数据的清洗整理，建立预测模型，再把需要预测的数据扔入预测模型中预测信誉等级，最后根据每个企业的信誉等级给出银行对这些企业的信贷策略，从而获取最终的求解。

数据的整理

本题的数据量是相当大的，总共的数据条数已超百万。如果说在哪个时候最后体会出电脑配置跟不上上，那肯定就是对数据进行分类汇总时，我还深深地记得，在对数据第一次按企业代号分类时，速度还算快，五分钟分钟左右就好了，但在第一次分类汇总的基础上，再按发票状态进行分类汇总时，要跑半个小时以上，而且电脑明显卡顿，什么事情都不敢做。

在分类汇总过程中，速度特别慢，而且经常卡死，无奈之后，用上了老师的企业级服务器。不得不说服务器就是好，速度明显快很多，而且不存在突然卡死的情况。在一天的反复折腾下，突然完成了数据的整理。

题2：预测模型的建立

我们团队主要是采用了CatBoost算法，它是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库，也是Boosting族算法的一种。基于 CatBoost 中的多分类方法将 70%的数据放入训练集中，30%的数据放入验证集中，对附件一的原始数据进行整理得到 money、void_radio、negative_radio、breach_of_contract、emergencies、credit_rank 这个六个属性，并建立预测模型。

from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X_train, X_validation, y_train, y_validation = train_test_split(in_df.iloc[:,:-1], in_df["credit_rank"],test_size=0.3 , random_state=1234)
categorical_features_indices = np.where(X_train.dtypes != np.float)[0]
model = CatBoostClassifier(iterations=100, depth=7,cat_features=categorical_features_indices, learning_rate=0.1, loss_function='MultiClass',logging_level='Verbose')
model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_validation, y_validation), plot=True)  # 进行训练
# 评估
print('accuracy:', model.score(X_train, y_train))
# 保存模型
model.save_model("D:/111/2catboostmodel.model")
# 分析各因素的重要比重
fea_ = model.feature_importances_
fea_name = model.feature_names_
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.barh(fea_name,fea_,height =0.5)

基于 CatBoost 算法的信贷决策模型预测出 money、void_radio、negative_radio、breach_of_contract、emergencies 对 credit_rank 的影响程度，如下图所示：

题2：预测信誉等级

from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载模型
model = CatBoostClassifier()
model.load_model('D:/111/2catboostmodel.model')

in_df = pd.read_excel("D:/111/2附件2：302家无信贷记录企业的相关数据.xlsx", sheet_name="分析表")
dataList = in_df.iloc[:, :-1].values

credit_rank_list = []
# 把数据数组中的数据全部转为字符性数据
for i in range(len(dataList)):
    # 预测信誉等级
    credit_rank = model.predict([str(dataList[i][0]), str(dataList[i][1]), str(dataList[i][2]), str(dataList[i][3]), str(dataList[i][4]), str(dataList[i][5])])[0]  # in_df.iloc[:,:-1].values[1]
    credit_rank_list.append(credit_rank)

data = pd.DataFrame(credit_rank_list)
data.to_csv("d://111/2credit_rank.csv",index=True,sep=',')

题3：预测模型的建立

在问题二的模型基础上，新增产业类别，将其数值化，变量值分别设为 2、3，同时考虑重大突发事件带来的影响，将变量值设为 0、1（0 表示无影响，1 表示有影响），因为附件二中并未给出是否违的情况，所以将 breach_of_contract 的变量值置为 1。将 money、void_radio、negative_radio、breach_of_contract、emergencies、industry_type 这六个属性做为模型输入，建立预测模型，预测这六个属性对信誉等级的影响程度。

from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

in_df = pd.read_excel("D:/111/3附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx", sheet_name="分析表")

X_train, X_validation, y_train, y_validation = train_test_split(in_df.iloc[:,:-1], in_df["credit_rank"],test_size=0.3 , random_state=1234)
categorical_features_indices = np.where(X_train.dtypes != np.float)[0]
model = CatBoostClassifier(iterations=100, depth=7,cat_features=categorical_features_indices, learning_rate=0.1, loss_function='MultiClass',logging_level='Verbose')
model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_validation, y_validation), plot=True)  # 进行训练
# 评估
print('accuracy:', model.score(X_train, y_train))
# 保存模型
model.save_model("D:/111/3catboostmodel.model")
# 分析各因素的重要比重
fea_ = model.feature_importances_
fea_name = model.feature_names_
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.barh(fea_name,fea_,height =0.5)

将 money、void_radio、negative_radio、breach_of_contract、emergencies、industry_type 这六个属性放入模型中进行预测，预测这六个属性对信誉等级的影响程度。

题3：预测信誉等级

from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载模型
model = CatBoostClassifier()
model.load_model('D:/111/3catboostmodel.model')

in_df = pd.read_excel("D:/111/3附件2：302家无信贷记录企业的相关数据.xlsx", sheet_name="分析表")
dataList = in_df.iloc[:, :-1].values

credit_rank_list = []
# 把数据数组中的数据全部转为字符性数据
for i in range(len(dataList)):
    # 预测信誉等级
    credit_rank = model.predict([str(dataList[i][0]), str(dataList[i][1]), str(dataList[i][2]), str(dataList[i][3]), str(dataList[i][4]), str(dataList[i][5])])[0]  # in_df.iloc[:,:-1].values[1]
    credit_rank_list.append(credit_rank)

data = pd.DataFrame(credit_rank_list)
data.to_csv("d://111/3credit_rank.csv",index=True,sep=',')

最终预测的结果

题2：

题3：

根据预测的荣誉等级制定信贷策略

题2：在原有 A、B、C、D 四个信誉等级（上面预测信誉等级数字化过：ABCD等级分别为1234）的基础上进一步细分为 AA、A、BB、B、C、DD、D 这 7 个信誉等级。细分标准为：因为附件二中并未给出是否违约的情况，所以直接考虑第二因素 money，如果 money 相同，则考虑 negative_radio，以此类推，将 302 家企业进行排序并进行等级划分，其中 AA、A、BB、B、C 五个等级分别占 14.24%，DD 等级占 14.9%，D 等级占 13.9%。

题3：因为新增了产业类别，以及考虑重大突发事件带来的影响，所以对企业的信誉评级进行重新评估，细分标准为：在未给出是否违约的情况，直接考虑因素 money，如果 money 相同，则考虑 void_radio，以此类推，将 302 家企业重新进行综合排序以及等级划分。并作出如下决策：

总结

这一次数学建模过程中，短短的二天半时间，让我学习到了很多东西，瞬间对数学建模有了一个比较清晰的认识，提高了自身的建模能力，越发地爱上了数学建模。感谢我那辛勤努力的二位小姐姐，在我最开始没有来之前，她们二个人非常辛苦，也感谢我的指导老师和学长的细心指导，让我们能有一个正确的方向。希望自己以本次数学建模为基础，继续努力，争取在下一次数学建模中，拿到更好的结果。