文章 2024-08-11 来自:开发者社区

【python】python客户信息审计风险决策树算法分类预测(源码+数据集+论文)【独一无二】

一、设计要求 要求完成以下功能: 1.能够导入包,能够读取数据集文件audit_risk和customer上运用决策树算法进行分类预测。 2.能够将指定的信息从文件中删除。 3.能够可视化数据并将结果显示在屏幕上。 4.能够数据预处理。 5.能够数据划分、模型训练、效果评估。 6.能够进行预测病显示预测结果。 源码获取 ...

【python】python客户信息审计风险决策树算法分类预测(源码+数据集+论文)【独一无二】
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上过程,取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法,也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战(图文解释 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在生活中人们经常应用决策树的思想来做决定 分类的建模过程与上面做决定的过程相反,事先不知道人们的决策思路,需要通过人们已经做出的大量决定来“揣摩”出其决策思路,也就是通过大量数据来归纳道理。当影响决策的因素较少时,人们可以直观地从训练样本中推测出相亲决策思路,从而了解此人的想法。当样本和特征数量较多时,且训练样本可能出现冲突,人就难以胜任建立模型的任务....

【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战(图文解释 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战(附源码和数据集 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一个预测未来消费行为的示例,即已经采集了过去消费行为的信息,并用来建立一个模型以对未来的消费行为进行预测。该示例简要演示了数据预处理、提取特征、选择模型、训练模型、评估模型、应用等阶段,供读者初步了解机器学习的应用流程。过去的消费行为信息包括消费者进店的年月日,性别(1男 0女)和是否消费(1消费 0没消费)共五项 部分数据如下 1:切分训练集....

【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战(附源码和数据集 超详细)

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