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。
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在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
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。
特别是在经济学/计量经济学中,建模者不相信他们的模型能反映现实。
铁和泛酸的极好来源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此,准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。
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。
这个例子展示了如何用Matlab实现贝叶斯优化,使用分位数误差调整回归树随机森林的超参数。
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?
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。
这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。
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。
变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。
本文是有关 基于树的 回归和分类方法的。
缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此,掌握克服这些问题的方法很重要。
使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。
为了在SAS中运行随机森林,我们必须使用PROC HPFOREST指定目标变量,并概述天气变量是“类别”还是“定量”。
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。
尽管航空业强劲,但为了保持持续增长以及作为跨地区行业领导者的持续地位,必须时刻保持警惕,以跟上客户需求。
对于零售行业来说,预测几乎是商业智能(BI)研究的终极问题,单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。
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