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)

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 ...

数据分享|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

数据分享|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

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23518 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...

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-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

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...

使用Python实现朴素贝叶斯算法

使用Python实现朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种简单而有效的分类算法,它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器,并介绍其原理和实现过程。 什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法,它假设每个特征与其他特征之间是相...

朴素贝叶斯代码实现python

朴素贝叶斯代码实现python

P(B)称为"先验概率",即在A事件发生之前,对B事件概率的一个判断。 P(B|A)称为"后验概率",即在A事件发生之后,对B事件概率的重新评估。 P(A|B)/P(A)称为"可能性函数",这是一个调整因子,使得预估概率更接近真实概率。 后验概率=先验概率*调整因子 条件概率 ...

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战(图文解释 附源码)

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战(图文解释 附源码)

需要代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯(naïve Bayes)分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B_1,B_2,⋯,B_n为S的一个划分,且P(A)>0,P(B_i)>0(i=1,2,…,n),则贝叶斯...

【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测(二)

【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测(二)

[toc]1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它假设各个特征之间相互独立,因此可以通过计算每个特征的条件概率来预测类别。该算法通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。优点: 朴素贝叶斯模型易于实现,计算速度快。 即使特征之间存在一定的相关...

Python之朴素贝叶斯对展会数据分类

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读大学时期写的博文目的在公司实习,分别从国内国外两个网站爬取了一些展会数据,在数据处理上目前需要将其按照各个类别分类好,并提供对应展会地址的经纬度,国内数据如下:国内数据比较少,占四百多条,在类别上来看有所属行业这一列,所以比较好处理,国外数据就有些尴尬:国...

python机器学习——朴素贝叶斯算法笔记详细记录

python机器学习——朴素贝叶斯算法笔记详细记录

@[TOC]朴素贝叶斯算法本篇主要介绍朴素贝叶斯算法及应用案例。以Tatinic数据集为例进行应用,同时介绍数据处理,数据集的划分,算法效果评估等内容。一、简介朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴...

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