Python分类可视化的相关内容

文章 2024-05-06 来自：开发者社区

数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化

离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。解决方案任务/目标采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测，分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类，并以此...

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。何时应使用KNN？假设您想要租一间公寓并最近发现您的朋友的邻居可能在两周内将她的...

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。近年来，GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23848 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点（测试某个属性的值）、边/分支（对应于测试的结果并连接到下一个节点或叶子）和叶子节点...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

PYTHON条件生存森林模型CONDITIONAL SURVIVAL FOREST分类预测客户流失交叉验证可视化|数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26982 简介客户流失/流失，是企业最重要的指标之一，因为获取新客户的成本通常高于保留现有客户的成本。事实上，根据一个 study by Bain & Company，随着时间的推移，现有客户倾向于从公司购买更多产品，从而降低企业的运营成本，并可能将他们使用的产品推荐给其他人。例如，在金...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例

决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点（测试某个属性的值）、边/分支（对应于测试的结果并连接到下一个节点或叶子）和叶子节点（预测结果的终端节点）组成，使其成为一个完整的结构。在这篇文章中，我们将学习Py...

文章 2023-09-15 来自：开发者社区

Python 基于循环神经网络的情感分类系统设计与实现，附可视化界面.

1 简介循环神经网络是一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在情感分类任务中具有广泛的应用，因此开发环节采用了GRU框架作为循环神经网络的实现模型，开发完成的情感分类系统能够自动识别用户的留言情感分类，将留言有效区分为积极或消极，并且在后台进行统计分析，对软件维护人员而言，具有重要的应用价值。2 技术栈说明技术栈备注后台Python前端HTML数据库MYSql架构B/S 结构循环神经网络是一种....

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更新时间 2024-07-27 07:27:09

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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