文章 2024-04-22 来自:开发者社区

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-3

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2 https://developer.aliyun.com/article/1489341 交叉验证 经过所有准备工作,我们终于可以将数据集拆分为训练集和测试集。 算法的实现 逻辑回归 ...

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-3
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-1 https://developer.aliyun.com/article/1489340 分类总结 我们制作仅包含分类变量的数据子集,以便更轻松地绘制箱线图 ...

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2

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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开发者课程背景图
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-1

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26219  银行数据集 我们的数据集描述 该数据(查看文末了解数据获取方式)与银行机构的直接营销活动相关,营销活动基于电话。通常,需要与同一客户的多个联系人联系,以便访问产品(银行定期存款)是否会(“是”)或不会(“否”)订阅。 y - 客户是否订阅了定期存款?(二进制:'是','否') 我们的...

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-1
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|数据分享-2

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|数据分享-1 https://developer.aliyun.com/article/1489321 步骤5:将数据分割为训练和测试集 训练数据集和测试数据集必须相似,通常具有相同的预测变量或变量。它们在变量的观察值和特定值上有所不同。如果将模型拟...

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|数据分享-2
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像

1.1 项目背景: 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中,往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况,结果就导致出现这样一种窘况:一边是新客户在源源不断地增加,而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出...

PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户

项目背景:银行的主要盈利业务靠的是贷款,这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户(存款人)。银行拥有不断增长的客户。该银行希望增加借款人(资产客户),开展更多的贷款业务,并通过贷款利息赚取更多利润。因此,银行希望将负债的客户转换为个人贷款客户。(同时保留他们作为存款人)。该银行去年针对负债客户开展的一项活动显示,成功实现了9%以上的成功转化率。该部门希望建立一个模型,来帮助他们确定购买贷款可能....

Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

在本文中,我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会(NBA)是北美主要的男子职业篮球联赛,被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队(美国29个,加拿大1个)。 在 常规赛期间,每支球队打82场比赛,每场41场。一支球队每年会有四次面对对手(16场比赛)。每个小组在其四次(24场比赛)中的其他两个小组中的六个小组中进行比赛,...

python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析

使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今,越来越多的数据科学家能够同时在R,Python和其他平台上使用数据,这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品,也许还有Java,Scala和Spark。 H2O品牌被称为“商业AI”,“使任何人都可以轻松地应用数学和预测分析来解决当今最具挑战性的业务问题。” H...

R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析
文章 2024-04-08 来自:开发者社区

使用Python实现随机森林算法

随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,它通过组合多个决策树来进行分类或回归。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的随机森林分类器,并介绍其原理和实现过程。 什么是随机森林算法? 随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并取其投票结果(分类问题...

使用Python实现随机森林算法
文章 2024-03-20 来自:开发者社区

请解释Python中的随机森林算法以及如何使用Sklearn库实现它。

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的预测结果进行投票来做出最终的预测。每个决策树都是在完整的特征空间中对部分样本进行学习得到,这样可以增加模型的多样性,从而提高整体的预测性能。 在Python中,我们可以使用Sklearn库中的RandomForestClassifier或RandomForestRegressor类来实现随机森林算法。以下是一个简单的示例: 首先,...

请解释Python中的随机森林算法以及如何使用Sklearn库实现它。

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