数据挖掘实战:个人信贷违约预测(下)
合并五张表将筛选后的五个表进行合并,得出25个字段df_train=user_train.merge(bank_train) df_train=df_train.merge(bill_train) df_train=df_train.merge(browse_train) df_train=df_train.merge(overdue_train) df_train.head()查看完整表格的基....

数据挖掘实战:个人信贷违约预测(上)
大家好,我是东哥。本次分享一个数据挖掘实战项目:个人信贷违约预测,此项目对于想要学习信贷风控模型的同学非常有帮助,数据和源码在文末。项目背景当今社会,个人信贷业务发展迅速,但同时也会暴露较高的信用风险。信息不对称在金融贷款领域突出,表现在过去时期借款一方对自身的财务状况、还款能力及还款意愿有着较为全面的掌握,而金融机构不能全面获知借款方的风险水平,或在相关信息的掌握上具有明显的滞后性。这种信息劣....

【数据挖掘】分类任务简介 ( 分类概念 | 分类和预测 | 分类过程 | 训练集 | 测试集 | 数据预处理 | 有监督学习 )
文章目录I . 分类概念II . 分类 ( 离散值 ) 和 预测 ( 连续值 )III . 分类过程IV . 分类过程中使用的数据集 ( 训练集 | 测试集 | 新数据 )V . 数据预处理VI . 分类方法评价VII . 分类算法举例VIII . 有监督学习 和 无监督学习I . 分类概念1 . 数据挖掘任务分类 : 数据挖掘任务分为 模型挖掘 和 模式挖掘 , 其中 模型挖掘 包含 描述建模....
零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测亚军赛事解决方案分享
题目与数据集分析大家好,我是展翅高飞hhh,一个正在努力转算法的Java程序员,今天给大家分享下天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测参赛的感受和我的解决方案,希望对大家学习有所帮助。这是第一次参加比赛,才疏学浅,如有问题感谢指正!此次题目给出的数据是心电图,可以知道这是一个时序数据,所以直接使用传统机器学习中的特征学习方法,是很难得到一个较高的成绩的,但使用一维卷积这种可以感知时序数据分布的....
零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测冠军赛事解决方案分享
序大家好,我是王岳泽,天津大学研究生,数据竞赛爱好者。我有幸取得了阿里云天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测第一名,特将经验分享给大家~ 但由于水平、精力有限,难免存在谬误,请大家海涵!赛事地址,目前长期赛已经开放,大家都可以前往报名参与学习:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction赛事经验原文地址....

零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测Top4赛事经验分享
赛题介绍赛题以医疗数据挖掘为背景,要求选手使用提供的心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号的分类的任务。赛事地址,目前长期赛已经开放,大家都可以前往报名参与学习:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction赛事数据集解释该数据来自某平台心电图数据记录,总数据量超过20万,主要为1列心跳信号序列数据,其....

NLPIR智能语义:大数据挖掘的核心在于“预测”
近年来,Internet迅猛发展,人们在享用Internet带来的各种便利的同时,却又被如何从浩如烟海的网上大量数据资源中,如何快速、高效的查找自己的信息所困扰,典型的主要需求有信息分类、信息提取、自动问答、基于内容的快速信息检索、基于个性的信息推送,数字化图书馆和信息网格等。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决....
Spark 数据挖掘 - 利用决策树预测森林覆盖类型
Spark 数据挖掘—利用决策树预测森林覆盖类型 1 前言 预测问题记住一点:最垃圾的预测就是使用平均值,如果你的预测连比直接给出平均值效果都要差,那就省省吧!统计学诞生一个多世纪之后,随着现在机器学习和数据科学的产生,我们依旧使用回归的思想来进行预测,尽管回归 就是用平均值向后不断回滚来预测。回归的技术和分类的技术紧密相关。通常情况下,当目标变量是连续数值时指的是回归,例如预测 身高和体重。当....
数据挖掘与数据化运营实战. 3.2 目标客户的预测(响应、分类)模型
3.2 目标客户的预测(响应、分类)模型 这里的预测(响应、分类)模型包括流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。 预测(响应、分类)模型是数据挖掘中最常用的一种模型类型,几乎成了数据挖掘技术应用的一个主要代名词。很多书籍介绍到数据挖掘的技术和应用,首先都会列举预测(响应、分类)模型,主要的原因可能是响应模型的核心就是响应概率,而响应概率其实就是我们在第1章中介绍的数据化运....
KNIMI数据挖掘建模与分析系列_004_利用KNIMI做客户流失预测
利用KNIMI做客户流失预测 老帅 20150801 http://blog.csdn.net/shuaihj 一、测试数据 中国移动客服数据 需要测试数据,请留下邮箱 二、统计已流失客户 1.读取移动客服数据(客户流失.xlsx) 2.统计已流失客户 参数设置 统计结果 3.数据流 三、贝叶斯预测客户流失 1.字符类...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
瓴羊智能服务
专注于为企业提供数智化转型服务,数据知识挖掘机...方法论、数据技术与产品、最佳行业实践都能聊!
+关注