【Python支持向量机】Python客户银行贷款支持向量机数据分析可视化SVM(源码+数据集+报告)【独一无二】
一、算法基本原理 支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种强大的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。其基本原理围绕着在高维空间中找到一个最优的超平面,以实现对数据进行最佳的分隔。SVM的核心思想是通过寻找支持向量,即数据中最靠近决策边界的点,来定义决策边界。这个决策边界的选择是为了使支持向量到决策边界的距离最大化,从而提高分类的稳定性和泛化性能。 ...
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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(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...
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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(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”...
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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...
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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-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...
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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-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 ...
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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-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](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/4as3qn2go3ure_8cfbf5f288f4452e96ca5a1b4c12b6a4.png)
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 ...
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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](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/4as3qn2go3ure_1d689ea23ceb46e9860055e2d5c28bf6.png)
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。在本文中,鉴于银行客户的某些特征,我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此,我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。 ...
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