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...
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 ...
通过Python SDK创建及管理媒资分类
媒资分类，即为音视频图片等资源进行类别划分，合理地对资源进行分类，有助于您更加高效便捷地检索和管理资源。本文为您提供了Python SDK媒资分类相关的API调用示例，包含创建及管理分类。
【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)3
2. 训练数据的准备data=np.insert(data_x,data_x.shape[1],data_y,axis=1)data=pd.DataFrame(data,columns=["F1","F2","F3","F4","F5","F6","target"]) dataF1F2F3F4F5F6target02.1166327.972800-9.328969-8.224605-12.178....
【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)2
1.6 评估模型np.argmax(multi_pred.values,axis=1)==data_y.ravel()array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, ...
【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)1
多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。....
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