您的位置:首页 > 职场人生

ML之RF/kNN/LRC/SVMC/RFC/GBDTC:利用Pipeline(客户年龄、职业、婚姻状况、教育水平、违约记录、年账户平均余额、住房/个人贷款)预测客户是否购买该银行的产品二分类和推理

2020-08-28 23:47 1251 查看

ML之RF/kNN/LRC/SVMC/RFC/GBDTC:利用Pipeline(客户年龄、职业、婚姻状况、教育水平、违约记录、年账户平均余额、住房/个人贷款)预测客户是否购买该银行的产品二分类和推理

 

目录

利用Pipeline(客户年龄、职业、婚姻状况、教育水平、违约记录、年账户平均余额、住房/个人贷款)预测客户是否购买该银行的产品二分类和推理

输出结果

设计思路

 

相关文章ML之RF/kNN/LRC/SVMC/RFC/GBDTC:利用Pipeline(客户年龄、职业、婚姻状况、教育水平、违约记录、年账户平均余额、住房/个人贷款)预测客户是否购买该银行的产品二分类和推理

利用Pipeline(客户年龄、职业、婚姻状况、教育水平、违约记录、年账户平均余额、住房/个人贷款)预测客户是否购买该银行的产品二分类和推理

输出结果

 

 

设计思路

 

 

 

 

 

 

 

内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: 
相关文章推荐