文章 2024-08-12 来自:开发者社区

python与朴素贝叶斯算法(附示例和代码)

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的一种简单概率分类算法,广泛应用于垃圾邮件分类、文本分类和情感分析等领域。它的“朴素”二字源于算法对特征之间的相互独立性假设。在现实情况下,虽然这种假设可能并不完全成立,但朴素贝叶斯分类器表现出的性能令人印象深刻,尤其是在处理大型数据集时。 朴素贝叶斯的基本概念 朴素贝叶斯分类器基于一个简单假设:...

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 2024-04-25 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(下)

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(上):https://developer.aliyun.com/article/1492254 基于对我们有用的 WOE 分析变量是:pdays、previous、job、housing、balance、month、duration、poutcome、con...

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(下)
文章 2024-04-25 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(上)

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”...

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(上)
文章 2024-04-23 来自:开发者社区

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...

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
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-4

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 https://developer.aliyun.com/article/1489342 KNN近邻 classifier = KNe...

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-4
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-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
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

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