【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)

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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he...

【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)

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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...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【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)

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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...

【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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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...

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