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集成学习.ipynb
如何使用随机森林,Bagging等机器学习中的类,并且其相关的操作原理及流程, 重要参数说明。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-06-03
文件大小:49kb
提供者:
weixin_46072771
机器学习:该项目使用来自Lending Club的免费数据来构建和评估几种机器学习模型,以预测信用风险。 我们采用了不同的技术来训练和评估班级不平衡的模型。 使用不平衡学习和Scikit学习库-源码
机器学习 该练习包括一方面使用不同的重采样技术来分析信用风险,另一方面使用集成技术来分析信用风险。 在第一部分中,我们将使用过采样,欠采样以及组合的(过高和不足)采样技术来查看哪种模型在预测信用风险方面做得更好。 在第二部分中,我们将使用不同的集成技术进行相同的操作,以查看哪种模型在预测信用风险方面也做得更好。 分析记录位于ipynb文件中。 重采样技术: 哪种型号的平衡准确度得分最高? 在本练习中,我们使用了4个模型:朴素的随机过采样,SMOTE过采样,欠采样和组合(上下采样)采样
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:16kb
提供者:
weixin_42176827
NYC-Crime:纽约市犯罪活动的数据分析和可视化-源码
纽约市犯罪 纽约市犯罪活动的数据分析和可视化 规格 该项目使用来自opendatanetwork的数据集“ NYPD逮捕数据(年初至今)”。 操作说明 一切都立即可用。 无需配置。 可以使用Google Colab或Jupyter-notebook打开nyc-crime-dataclening.ipynb文件。 数据文件是使用与Socratas数据库集成的OpenClean库导入的。 仅对于Google Colab,在运行完所有执行代码以进行数据清理之后,可以保存和下载结果文件。 用法 _
所属分类:
其它
发布日期:2021-04-01
文件大小:59kb
提供者:
weixin_42117622