文章 2024-07-10 来自:开发者社区

Python基于逻辑回归模型进行电影评论情感分析项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

Python基于逻辑回归模型进行电影评论情感分析项目实战
文章 2024-05-17 来自:开发者社区

Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(下)

Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(上):https://developer.aliyun.com/article/1512112 ...

Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(下)

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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文章 2024-05-17 来自:开发者社区

Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(上)

Python数据分析学习笔记,今天分享下利用Python进行逻辑回归,预测泰坦尼克号乘客生存情况。 #导入2个Python常用数据分析的库 import numpy as np import pandas as pd ...

Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(上)
文章 2024-05-06 来自:开发者社区

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

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、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此...

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
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python机器学习专栏】逻辑回归在分类问题中的应用

在数据分析和机器学习领域,分类问题是最常见的问题类型之一。分类问题的目标是根据一组特征来预测一个观测属于哪个类别。逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类问题的统计方法,它因其简单性和高效性而广泛应用于各种场景。本文将探讨逻辑回归的基本原理、优缺点以及如何在Python中实现逻辑回归模型。 逻辑回归的基本原理 ...

文章 2024-04-28 来自:开发者社区

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)

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 ...

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)
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

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

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的文本分析应用程序。在线评论文本是消费者对消费对象切...

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
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31201 摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗,得到dataset_new。再将dataset_new中属性分为基本信息、贷款行为/意愿信息和征信信息三类,并逐一进行分析(点击文末“阅读原文”获取信贷数据)。 在对基本信息的分析中得出,在贷款未结清者中,青年群体、中等教育程度群体、中等和高收入群体的频...

Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
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集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24231  Boosting 是一类集成机器学习算法,涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型,尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久,Boosting 就是一个理论概念,而 AdaBoost(自适应提升)算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的(一级)决...

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