Python众筹项目结果预测:优化后的随机森林分类器可视化|数据代码分享

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随着信息技术的飞速发展,众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 无论对于众筹发起者还是众筹平台而言,如何利用...

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

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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...

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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【科技少年】Python基础语法

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【科技少年】Python绘画编程第一课

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【Python 机器学习专栏】随机森林算法的性能与调优

在机器学习领域,随机森林算法是一种强大而灵活的方法。它以其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入探讨随机森林算法的性能特点以及如何对其进行调优。 一、随机森林算法的基本原理 随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并将它们组合在一起形成一个森林。每个决策树都是基于随机选择的样本和特征进...

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(下)

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(下)

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498586 按年分析失业率 导入失业数据并将其转换为数据框架 删除列名 "1960 "至 "1990 "之间的所有列...

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上)

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全文链接:https://tecdat.cn/?p=33536 自2019年12月以来,传染性冠状病毒疾病2019(COVID-19)迅速席卷全球,并在短短几个月内达到了大流行状态(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 迄今为止,全球已报告了超过6800万例病例。为了应对这一大流行病,实施了公共...

数据分享|Python爱彼迎Airbnb新用户体验数据XGBoost、随机森林预测

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全文链接:http://tecdat.cn/?p=32380 分析师:Zhuhua Huang 在多项用户数据中寻找与预测值相关的属性。查看各个特征的分布与特征之间的关联。分析用户数据,查看特定人群的使用习惯进行产品优化。最后选择合适的模型与参数来进行预测(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。 解决...

Python对中国电信消费者特征预测:随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归(SVR)

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随着大数据概念的兴起,以数据为基础的商业模式越来越流行,用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为,并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。 单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。 解决方案 ...

数据分享|Python酒店评论文本分析:tfidf、贝叶斯、逻辑回归,支持向量机SVM、K最邻近KNN、随机森林、LDA主题模型

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全文链接:http://tecdat.cn/?p=31233 随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。 去年,我们为一位客户进行了短暂的咨询工作,他正在构建一个主要基于酒店评论数据...

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

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全文链接:http://tecdat.cn/?p=31123 分析师:Yihan Mao 本文为客户提供咨询,让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。 任务/目标 由于国债期货的方便,可以快速交易,所以无论是用来投机还是用来对冲风险都有很好的作用效果。我们提取美国国债期货的数...

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付

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全文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变化?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据) 有25个变量: 1. ID: 每个客户的ID 2. LIMI...

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