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

Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27058  使用 ML 进行提升建模和因果推理。 Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验或观察数据估计条件平均处理效果 (CATE) 或个体处理效果 (ITE)。本质上,它估计了干预 对 具有观察特征的用户的 T 结果 的因果影响,而对模型...

Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型
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-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 2024-04-22 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 2024-04-19 来自:开发者社区

Python机器学习面试:Scikit-learn基础与实践

Scikit-learn作为Python中最流行的机器学习库,其熟练掌握程度是面试官评价候选者机器学习能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python机器学习面试中与Scikit-learn相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。 一、常见面试问题 1. 数据预处理 面试官可能会询问如何使用Scikit-learn进行特征缩放、缺失值处理、特征选择等预处...

Python机器学习面试:Scikit-learn基础与实践
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

《Python 简易速速上手小册》第9章:数据科学和机器学习入门(2024 最新版)

9.1 Python 在数据科学中的应用 在数据科学的奇妙世界中,Python 就像是一本充满力量的魔法书。在这一节里,我们将深入探索 Python 在数据科学中的应用,从基本的数据操作到复杂的数据分析和可视化技巧。让我们一起揭开这本魔法书的每一页! 9.1.1 数据处理与清洗 数据科学的第一步是从原始数据中提取有用信息,这就需要数据处理和清洗的技巧。 在数据科学...

《Python 简易速速上手小册》第9章:数据科学和机器学习入门(2024 最新版)
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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阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。

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