R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测
在本文中,我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。
在本文中,我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。
尽管对于较高的阈值,SVM可以产生更好的ROC值,但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线,这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。
每次我们在应用计量经济学课程中遇到实际应用时,我们都要处理类别变量。
本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本决策树。
这里的想法是使距离最大化:想法是区分,所以我们希望样本尽可能不独立。要计算基尼系数。
本文是有关 基于树的 回归和分类方法的。
将使用著名的iris数据集,该数据集对各种不同的iris类型进行各种测量。
在本文中,我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。
如果我们对所有这些模型的结果进行平均,我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式。
R语言 RevoScaleR的大规模数据集决策树模型应用案例
之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》,主要是预测即将被ST的股票,虽然有些标题党,但是还有有一些参考价值的。
有正必有反,在个人信贷业务规模不断扩大的同时,信贷的违约等风险问题也日益突出,一定程度上制约着我国的信贷市场的健康发展。
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。