使用百度EasyDL实现银行客户流失预测

原创 于 2022-09-08 10:42:28 发布 · 329 阅读 · 2 ·
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#人工智能 #机器学习 #数据挖掘

本文详细介绍了如何利用百度EasyDL平台进行银行客户流失预测。通过12个简单步骤，包括创建模型、上传数据集、选择目标列并训练模型，最终完成模型评估，帮助读者掌握预测模型的构建过程。

今天，给大家带来使用百度EasyDL实现银行客户流失预测的教程。
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点击下方链接进入EasyDL平台官网

https://ai.baidu.com/easydl/?track=dky

step1：点击立即使用。

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step2：选择表格数据预测。
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step3：填写信息，创建模型。
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step4：点击数据总览，创建数据集。
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step5：填写信息，完成数据集创建。
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step6：导入方式选择“上传CSV文件”，然后上传数据集（没下载数据集的请查看Day0操作指导文档），点击确认并返回。
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step7：导入完成后进入我的模型
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step8：点击训练
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step9：选择对应的模型和数据集，目标列选择“Exited”，然后开始训练
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step10：训练完成
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step11：查看评估结果
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step12：校验模型。
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DeepSeek多模态统一模型Janus算法解析
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DeepSeek 的 Janus 和 Janus-Pro 在多模态理解与生成领域展现了强大的能力。Janus 通过解耦视觉编码，为多模态任务提供了一个灵活的框架。而 Janus-Pro 则通过优化训练策略、扩展数据规模和增加模型参数，进一步提升了模型的性能。PaddleMIX中已经复现了Janus 和 Janus-Pro 的推理流程，通过解析代码我们也更深入地理解模型的实现细节和技术创新，快跟着飞桨星河社区教程链接一起动手实践一下吧！论文链接：项目地址：aistudio教程链接：。
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FastDeploy 2.0：大模型高效部署套件，文心4.5原生，释放最优推理性能！
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在ERNIE-4.5轻量级模型上，FastDeploy也表现出优异的性能，我们和参数规模接近的Qwen3模型进行性能比较，测试条件为，数据集输入长度1.1K，A3B模型在H800上约束TPOT不超过25ms，0.3B及0.6B模型在A30上约束TPOT不超过16ms，可以看到相同模型FastDeploy较vLLM性能领先5%、12%，ERNIE 4.5轻量级MoE模型分别比Qwen3 对应轻量模型性能快99%、118%（具体数据请见下图）通过对MTP 采取PD分离减少通讯量，加速端到端推理性能。
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文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量Markdown文件-PaddleOCR 3.0全栈技术解密系列
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PP-StructureV3采用了一种精细化的模型组合策略，通过高效协调不同模型的输入输出，来实现高精度的文档解析。首先，文档图像经过文档预处理（可选），然后执行版面区域分析和文字识别。接下来，版面区域分析和文字识别的融合结果会基于其所属的不同版面类型被分别传送到表格识别、公式识别、图表解析和印章识别等多个子模块。最后，阅读顺序恢复模块对不同版面区域的识别结果基于人类阅读顺序进行排序，生成最终的文档解析结果——对应的Markdown文档和JSON文件。
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多模态理解大模型高性能优化丨前沿多模态模型开发与应用实战第七期
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一、引言在前序课程中，我们系统剖析了多模态理解大模型（Qwen2.5-VL、DeepSeek-VL2）的架构设计。鉴于此类模型训练需消耗千卡级算力与TB级数据，实际应用中绝大多数的用户场景均围绕推理部署展开，模型推理的效率影响着用户的实际体验。本次将聚焦工业级部署的核心挑战——多模态理解大模型的高性能推理优化。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的深度学习框架，在多模态模型的高性能推理方面具有显著优势和亮点：高效的推理引擎优化的计算算子。
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PaddleOCR 3.0发布：OCR精度跃升13%，支持多语种、手写体与高精度文档解析
05-21 3332
PaddleOCR自发布以来凭借学术前沿算法和产业落地实践，受到了产学研各方的喜爱，并被广泛应用于众多知名开源项目，如Umi-OCR、OmniParser、MinerU、RAGFlow等，已成为广大开发者心中的开源OCR领域的首选工具。2025年5月20日，，全面适配飞桨框架3.0正式版，进一步，支持，满足大模型应用对的旺盛需求，结合显著提升关键信息抽取精度，并新增对的支持。PaddleOCR3.0全景图全场景文字识别模型PP-OCRv5。
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公式作为科学文献、技术文档及教育资料的核心知识载体，承载着人类文明的抽象逻辑与数学表达。随着大语言模型、多模态模型及科学计算智能化的发展，‌。
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利用多模态理解模型打造集图像理解、文学创作、命理分析和繁体文献研究于一体的多模态创意平台。
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前沿多模态模型开发与应用实战3：DeepSeek-VL2多模态理解大模型算法解析与功能抢先体验
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