bear507的博客

导入本次实践过程中所需的包： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from skle...

模型构建之集成模型 构建随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM这四个模型，并对每一个模型进行评分，评分方式任意，例如准确度和auc值。 本篇代码运行均建立在上一篇(【数据分析实践】 Task1.1 模型构建)代码的运行基础上 集成模型构建 模型训练： rf_clf = RandomForestClassifier(random_state=2018).fit(X_train, y...

构建随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM这四个模型，并对每一个模型进行评分，评分方式任意，例如准确度和auc值。 本篇代码均建立在上一篇(【数据分析实践】 Task1.1 模型构建)代码已运行的基础上 模型构建 导入包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection...

导入本次实践过程中所需的包： import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer, Imputer 准备数据 数据集下载 实践数据的下载地址 https://pan.baidu.com/s/1wO9qJRjnrm8uhaSP67K0lw 说明：这份数据集是金融数据（非原始数据，已经处理过了），我们要做的是预测贷...

导入本次实践过程中所需的包： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegres...

导入本次任务所用到的包： import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, GridSearchCV import numpy as np import warnings import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics impor...

导入本次任务所用到的包： import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model...