在本文中，我将只向你展示建模阶段，仅使用Logistic回归模型，但是你可以访问完整的文档，包括在Github上进行的数据清理、预处理和探索性数据分析。
导入库
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")加载数据集
df=pd.read_csv('hotel_bookings.csv')df=df.iloc[0:2999]df.head()下面是数据集的外观。
它有32列，它的完整版本是：
['hotel','is_canceled','lead_time','arrival_date_year','arrival_date_month','arrival_date_week_number','arrival_date_day_of_month','stays_in_weekend_nights','stays_in_week_nights','adults','children','babies','meal','country','market_segment','distribution_channel','is_repeated_guest','previous_cancellations','previous_bookings_not_canceled','reserved_room_type','assigned_room_type','booking_changes','deposit_type','agent','company','days_in_waiting_list','customer_type','adr','required_car_parking_spaces','total_of_special_requests','reservation_status','reservation_status_date']根据我在Notebook上运行的信息，数据集中的NaN值可以在“country”、“agent”和“company”三列中找到
基于“lead_time”特征，我将“country”中的NaN值替换为PRT（葡萄牙），因为PRT是最常见的
我试图根据lead_time,arrival_date_month,和arrival_date_week_number替换“agent”特征上的NaN值，但大多数都是“240”作为最常见的代理。
在我阅读了在互联网上可以找到的数据集的描述和解释后，作者将“agent”特征描述为“预订的旅行社ID”。因此，那些在数据集中拥有“agent”的人是唯一通过旅行社订购的人，而那些没有“agent”或是Nan的人，是那些没有通过旅行社订购的人。因此，我认为最好是用0来填充NaN值，而不是用常见的代理来填充它们，这样会使数据集与原始数据集有所不同。
最后但并非最不重要的是，我选择放弃整个“company”特征，因为该特性中的NaN约占数据的96%。如果我决定修改数据，它可能会对数据产生巨大的影响，并可能会影响整个数据
拆分数据集
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.20,shuffle=False)训练和测试分成80%和20%。
拟合模型
model_LogReg_Asli是在使用超参数调优之前使用Logistic回归的原始模型，下面是模型预测。
模型性能
如上所述，Logistic回归模型的准确率约为69.3%。
模型参数
RandomizedSearchCV的Logistic回归分析
model_LR_RS是采用Logistic回归和超参数调整（随机）的模型。
如上图所示，带有RandomizedSearchCV的Logistic回归模型的结果与没有随机搜索的结果完全相同，为69.3%。
基于网格搜索CV的Logistic回归
model_LR2_GS是采用Logistic回归和超参数调整（网格搜索）的模型。
上图显示，使用网格搜索CV的Logistic回归模型具有相同的准确率，为69.3%。
模型评估
混淆矩阵
TN为真反例，FN为假反例，FP为假正例，TP为真正例，0不被取消，1被取消。下面是模型的分类报告。
在本文中，我再次使用Logistic回归进行测试，但是你可以使用其他类型的模型，如随机森林、决策树等。在我的Github上，我也尝试过随机森林分类器，但结果非常相似。