Tag Archives: svm

过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测

在此背景下,我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究,建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像,研究影响顾客购买意愿的因素,并给出相应的预测。

R语言软件对房价数据预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化

在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。

R语言SVM模型用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化

大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。

Python酒店评论文本数据分析:tf-idf、贝叶斯、逻辑回归,支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型

随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。

R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化

数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。

Python用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像

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。

Matlab建立逻辑回归,决策树,SVM,KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

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。

 
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