あしとみ独習メモ

import pandas as pd from pandas.tseries.offsets import DateOffset # サンプルデータの作成 df1 = pd.DataFrame({     '基準年月': ['2023-01', '2023-02', '2023-03'],     '値1': [10, 20, 30] }) df2 = pd.DataFrame({     '基準年月': ['2022-12', '2023-01', '2023-02'],     '値2': [100, 200, 300] }) # '基準年月'列を日付型に変換 df1['基準年月'] = pd.to_datetime(df1['基準年月'], format='%Y-%m') df2['基準年月'] = pd.to_datetime(df2['基準年月'], format='%Y-%m') # df2の'基準年月'を1ヶ月前にシフトした新しい列を作成 df2['基準年月_1ヶ月前'] = df2['基準年月'] + DateOffset(months=1) # 結合 merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='基準年月', right_on='基準年月_1ヶ月前', how='left') # 不要な列を削除 merged_df.drop(columns=['基準年月_1ヶ月前'], inplace=True) print(merged_df)

  生命保険加入の動機 生命保険に加入しようとする顧客は、様々な動機を持っています。以下に、一般的な動機をいくつか挙げます。 1. 家族の生活保障 万一の死 に備え、遺族の生活を経済的に支えるための保障 教育費 や 住宅ローン などの返済を、遺族の負担を軽減するために担保 事業継承 のための資金準備 2. 老後の資金準備 老後の生活費 や 介護費用 の準備 相続税 の支払い対策 資産形成 や 節税 としての活用 3. 医療費や介護費への備え 高額な医療費 や 介護費 の負担に備える がん保険 などの特定の疾病に備える 介護保険 との連携 4. その他の動機 リスク回避 や 安心感 の獲得 税制上の優遇措置 の活用 金融商品の知識がない ため、専門家のアドバイスを求める 動機を把握した提案が重要 販売代理店は、顧客の個々の状況やニーズをしっかりと把握し、適切な生命保険商品を提案することが重要です。 顧客とのコミュニケーションのポイント 傾聴 ：顧客の話をじっくりと聞き、不安や悩みを理解する 情報提供 ：生命保険の仕組みや商品の特徴をわかりやすく説明する 提案 ：顧客のニーズに合った商品を提案し、メリットとデメリットを説明する サポート ：契約後の手続きや相談にも丁寧に対応する ご質問があれば、お気軽にお問い合わせください。 参考になる情報源 生命保険に関する情報を提供しているウェブサイトをいくつかご紹介します。 一般社団法人 日本生命保険協会 : https://www.seiho.or.jp/ 金融庁 : https://www.fsa.go.jp/en/ 顧客の生命保険加入動機を高める要因 顧客が生命保険に加入する動機は様々ですが、以下のような特徴量を組み合わせることで、その傾向をある程度推測することができます。 1. 顧客の属性とライフステージ 年齢 : 一般的に、年齢が高くなるにつれて、死亡リスクや医療費への不安が高まり、生命保険への加入意欲も高くなります。 性別 : 男女間で生命保険に対するニーズや加入動機は異なる場合があります。 家族構成 : 配偶者や子供がいる場合、遺族の生活保障を重視する傾向があります。 職業 : 職業によるリスクや収入の安定性も、生命保険への加入動機に影響を与えます。 資産状況 : 資産

LightGBMモデルの予測確率から2値に分類する際の閾値を最適化するためのコードを以下に示します。このコードでは、F1スコア、F2スコア、F0.5スコアの最適化を行います。具体的には、予測確率に対する各スコアの最大値を与える閾値を見つけるために、複数の閾値を試してそれぞれのスコアを計算します。 以下はそのためのPythonコードです： python コードをコピーする import numpy as np import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import f1_score, fbeta_score from sklearn.model_selection import train_test_split # ダミーデータの作成（実際のデータを使用してください） X, y = np.random.rand( 1000 , 10 ), np.random.randint( 0 , 2 , 1000 ) # 訓練データとテストデータに分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size= 0.2 , random_state= 42 ) # LightGBMのモデルの訓練 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) params = { 'objective' : 'binary' , 'metric' : 'binary_logloss' , 'boosting_type' : 'gbdt' } model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round= 100 ) # テストデータに対する予測確率を取得 y_prob = model.predict(X_test) # 閾値の範囲を設定 thresholds = np.linspace( 0.01 , 0.99 , 100 ) # 各スコアを格納するリスト f1_scores = [] f2_scores = [] f0