from pyensae.datasource import download_data
download_data("ensae_competition_2016.zip",
              url="https://github.com/sdpython/ensae_teaching_cs/raw/master/_doc/competitions/2016_ENSAE_2A/")

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import pylab as pl
import numpy as np

fichier_train = "./ensae_competition_train.txt"
fichier_test = "./ensae_competition_test_X.txt"

df = pd.read_csv(fichier_train, header=[0,1], sep="\t", index_col=0)

"""
Explanation: Compétition ENSAE - Premiers modèles
Dans cette partie, nous allons mettre en oeuvre un modèle logit pour proposer une réponse à la compétition Codalab.
La première étape constiste à mettre en forme les données pour que les fonctions des modules statsmodels et skitlearn fonctionnent comme on le souhaite
End of explanation
"""


#### Gender dummies
df['X2'] = df['X2'].applymap(str)
gender_dummies = pd.get_dummies(df['X2'] )

### education dummies
df['X3'] = df['X3'].applymap(str)
educ_dummies = pd.get_dummies(df['X3'] )

#### marriage dummies
df['X4'] = df['X4'].applymap(str)
mariage_dummies = pd.get_dummies(df['X4'] )

### On va aussi supprimer les multi index de la table
df.columns = df.columns.droplevel(0)

#### on aggrège ensuite les 3 tables ensemble
data = df.join(gender_dummies).join(educ_dummies).join(mariage_dummies)
data.head(n=2)

"""
Explanation: Mise en forme des données pour la régression
Pour mieux analyser les données présentes dans la base de données, il faut passer par quelques manipulations.
Par exemple, il faut transformer les variables SEX, EDUCATION, MARRIAGE en indictatrices afin qu'elles ne soient pas prise en compte comme des variables continues dans le modèle.
End of explanation
"""


# première étape pour ce module, il faut ajouter à la main le beta zéro - l'intercept
data['intercept'] = 1.0
data.rename(columns = {'default payment next month' : "Y"}, inplace = True)
data.columns

# variable = ['AGE', 'BILL_AMT1', 'BILL_AMT2', 'BILL_AMT3', 'BILL_AMT4',
#       'BILL_AMT5', 'BILL_AMT6', 'LIMIT_BAL', 'PAY_0',
#       'PAY_2', 'PAY_3', 'PAY_4', 'PAY_5', 'PAY_6', 'PAY_AMT1', 'PAY_AMT2',
#       'PAY_AMT3', 'PAY_AMT4', 'PAY_AMT5', 'PAY_AMT6', 'SEX_1',
#       'EDUCATION_0', 'EDUCATION_1', 'EDUCATION_2', 'EDUCATION_3',
#       'EDUCATION_4', 'EDUCATION_5', 'MARRIAGE_0', 'MARRIAGE_1',
#       'MARRIAGE_2', 'intercept']

train_cols = ["SEX_1", "AGE", "MARRIAGE_0", 'PAY_0','intercept']

logit = sm.Logit(data['Y'], data[train_cols].astype(float))

# fit the model
result = logit.fit()
print(result.summary())

"""
Explanation: Régression logistique en utilisant statsmodels
Pour notre premier modèle, nous allons voir comment fonctionne le module statsmodels
Par défaut, la regression logit n'a pas de beta zéro pour le module statsmodels : il faut donc l'ajouter
End of explanation
"""


data_test = pd.read_csv(fichier_test, header=[0,1], sep="\t", index_col=0)

#### Gender dummies
data_test['X2'] = data_test['X2'].applymap(str)
gender_dummies_test = pd.get_dummies(data_test['X2'] )

### education dummies
data_test['X3'] = data_test['X3'].applymap(str)
educ_dummies_test = pd.get_dummies(data_test['X3'] )

#### marriage dummies
data_test['X4'] = data_test['X4'].applymap(str)
mariage_dummies_test = pd.get_dummies(data_test['X4'] )

### On va aussi supprimer les multi index de la table
data_test.columns = data_test.columns.droplevel(0)

#### on aggrège ensuite les 3 tables ensemble
data_test = data_test.join(gender_dummies_test).join(educ_dummies_test).join(mariage_dummies_test)

data_test['intercept'] = 1.0

data_test[train_cols].head()

"""
Explanation: Prédiction sur la base de test
On va prédire les probabilités de défaut de paiement sur notre base de test.
Il faut commencer par transformer la base de test comme on l'a fait pour la base de train.
End of explanation
"""


data_test['prediction_statsmodel'] = result.predict(data_test[train_cols])
data_test['prediction_statsmodel'].describe()

"""
Explanation: Maintenant que la base de test est également transformée, nous allons appliqué les résultats de notre modèle à cette table en utilisant la fonction predict
End of explanation
"""


# puis on l'exporte
data_test['prediction_statsmodel'].to_csv("./answer.csv", index=False)

"""
Explanation: On trouve un taux moyen de défaut de 22%, ce qui est très proche du taux observé dans la base de train
End of explanation
"""


from sklearn import linear_model
logistic = linear_model.LogisticRegression()

print("l'estimation des coefficients", logistic.fit(data[train_cols], data['Y']).coef_, "\n")

print("l'intercept : ", logistic.fit(data[train_cols], data['Y']).intercept_)

"""
Explanation: Regression logistique en utilisant Scikit-learn
A présent, nous allons utiliser le module scikit learn pour estimer le même modèle que précédemment et comparer les résultats.
Ici pas besoin d'ajouter une variable égale à 1 (l'intercept) car Scikit learn considère qu'il y a un intercept par défaut.
End of explanation
"""


logistic.predict_proba(data_test[train_cols])

# pour calculer la moyenne du taux de défaut prédit 
logistic.predict_proba(data_test[train_cols]).mean(axis=0)

# on trouve à nouveau 22%

"""
Explanation: A la différence de statsmodels, Scikit-learn ne propose pas une belle table de résultat : seulement les arrays qui contiennent les coefficients
Pour le détail des p-value et intervalles de confiance, il faudra les recalculer à la main. 
Par contre, la fonction de prédiction existe et elle renvoit  la probabilité de Y = 0 et Y = 1
End of explanation
"""


