R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化
在本教程中,我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。
在本教程中,我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。
该数据与银行机构的直接营销活动相关,营销活动基于电话。
在之前的文章中,我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。
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。
决策树是对例子进行分类的一种简单表示。
肝脏病在早期可能没有任何症状,不容易被察觉,或者症状是模糊的。肝脏病的症状和肝脏病的类型和程度高度相关,肝脏病的一般是通过肝功能测试诊断。
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)。
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_,其中包含了银行贷款申请人的信息。
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。
就香水市场份额而言,亚洲占全球销售额的8%,仅占拉丁美洲的20%,而中国仅占全球销售额的0.8%。
通常,bagging 与树有关,用于生成森林。但实际上,任何类型的模型都有可能使用bagging 。
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。
在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。
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。
马云说:“员工离职的原因总是只有两个:钱,没有到位;心委屈了。”
使用基于分类的递归分区算法来拟合基于树的模型得到的模型类似于推荐的ř包rpart包产生的模型支持分类型树和回归型树。
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。
马云说:“员工离职的原因总是只有两个:钱,没有到位;心委屈了。”
永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。
技术干货
最新洞察
This will close in 0 seconds