基于LCIS数据集的决策树与逻辑回归模型对比

weixin_44322234

于 2021-06-01 17:19:35 发布

阅读量369

点赞数

分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44322234/article/details/117438935

版权

机器学习专栏收录该内容

9 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

该博客对比分析了基于LCIS数据集的决策树与逻辑回归模型。数据预处理涉及缺失值、异常值、重复值和错误值处理。通过性别、年龄、学历和借款笔数等维度分析用户放贷比例和逾期情况。结果显示决策树模型表现优秀，AUC达到0.986，而逻辑回归模型表现不佳。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于LCIS数据集的决策树与逻辑回归模型对比

1、读取数据

# 导入相关的包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置绘图的字体
plt.rcParams['font.sans-serif'

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_44322234

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

python数据分析-数据清洗流程（附脑图和代码实例）

梁先森的博客

03-11

1万+

无论是做机器学习还是做数据分析，都离不开获取数据后的第一步-数据清洗工作。据统计，数据清洗工作占据整个工作时间百分之50左右，有的甚至能达到百分之70。下面我将介绍我进行数据清洗得思路流程。

数据分析---逾期用户画像及不良贷款SQL分析

sinat_37935727的博客

03-27

5315

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nianqi110/article/details/89839288 ...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

拍拍贷用户及还款数据分析案例

heywhaleshequ的博客

03-19

6990

来源：barefootgirl - kesci.com 原文链接：P2P信贷平台业务数据分析点击以上链接???? 不用配置环境，直接在线运行 数据集下载链接：P2P信贷平台业务数据这个项目来自此前拍拍魔镜数据训练营，使用了拍拍贷真实业务数据。本项目基于数据集研究了用户画像分析、资金储备、逾期还款率、借款利率、用户还款习惯、催收回款率、用户累积收益曲线的问题 1.借款人分析首先我们来分析一下...

利用SQL对拍拍贷数据进行逾期分析

博客写的好晚上睡得早

11-08

3493

一、分析背景和目的拍拍贷成立于2007年6月，总部位于国际金融中心上海，是中国第一家网络信用借贷平台。与国内其他P2P平台相比，拍拍贷的最大特点在于采用纯线上模式运作，平台本身不参与借款，而是实施信息匹配、工具支持和服务等功能，借款人的借款利率在最高利率限制下，由自己设定。而这也是P2P网贷平台最原始的运作模式。随着多年的经验积累，拍拍贷不管是在贷款总额上还是在风控方面都有所提高，而且目前基于...

最长公共上升子序列(LCIS)的平方算法

07-16

这是一个一个关于如何求解最长公共上升子序列(LCIS)的平方算法，里面写的十分的详细，所以就和大家分享了，希望大家喜欢。

拍拍网贷数据集深度解读：LC、LP与LCIS数据内容全面分析

- 拍拍网贷数据集涵盖了借贷双方的关键信息，可以帮助分析借贷市场、评估风险、优化投资决策等。 - 数据集分为三部分：LC数据集提供贷款标的详情，LP数据集提供贷款的还款信息，LCIS数据集提供投资人和标的的综合...

基础数据分析-数据集

03-25

- **建模与预测**：根据数据集性质选择合适的模型（如线性回归、决策树、K近邻、神经网络等），训练模型并进行验证。 - **模型评估**：使用准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等指标评估模型性能。 - **...

ppd-数据集

03-30

在机器学习领域，这些数据可能被用于训练监督学习模型（如分类或回归），无监督学习模型（如聚类或关联规则学习），或者强化学习模型（优化决策过程）。对于每种模型，我们需要选择合适的算法，如决策树、随机森林、...

Ppdai数据集详细信息与分析

在处理这类数据集时，数据分析人员需要运用统计分析方法、数据挖掘技术以及机器学习算法，如回归分析、聚类、分类、决策树、随机森林和支持向量机等，来提取有价值的信息和发现数据中的潜在模式。这些数据可以用来为...

还款率-贷后.csv

08-14

（十一）随机森林在催收评分卡(还款率模型)的应用数据

python从CSV导入数据源文件

11-05

CSV是指逗号分隔的值，文件中还包括一个文件头，也是以逗号分隔的。python从CSV导入数据源文件

ppdai_3_23.zip

05-25

该数据集中包含三个文件：LC.csv LP.csv LCIS.csv LC数据集为标的特征表，每只标一条记录。共有21个字段，包括一个主键、7个标本身的信息字段、13个成交时借款人的信息字段。 LP数据集为标的还款计划和还款记录表。每只标每期还款一个记录。共有10个字段，包括2个主键， 2个还款计划字段和4个还款状态字段。 LCIS数据集包含了某一个客户投资的从2015年1月1日起成交的所有标，共36个字段。包含1个主键、 7个标自身信息字段和13个成交当时借款人的信息字段以及15个客户投资与收益相关的信息字段。

机器学习算法-决策树原理分析和源代码详解

梁先森的博客

05-17

1295

上一篇文章我们介绍了KNN邻近算法，分析了这个算法的一些优缺点。这一篇，针对KNN无法理解数据内容的缺点，我们来介绍决策树。

离线导入iris鸢尾花数据集简单处理和sklearn在线导入的data和target一致

Duang~乌黑浓密

01-05

1324

from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd iris=pd.read_csv(r'../Irisdata/iris.csv') X=np.array(iris[['Sepal.Length','Sepal.Width','Petal.Length','Petal.Width']].values.tolist()) #前四列属性简化为sl，sw，pl，pw Y=np.array(iris['Species'].value

python 数据清洗思维导图

weixin_43336305的博客

03-09

417

Spark ML 基于Iris数据集进行数据建模及回归聚类综合分析-Spark商业ML实战

weixin_34221332的博客

11-18

549

本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。版权声明：禁止转载，欢迎学习。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何商业交流，可随时联系。 1 Iris数据集（开灶做饭） Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher于1936收集整理。Iris也称鸢尾花...

2互联网金融项目

cyq136403的博客

04-03

441

2互联网金融项目环境为Anaconda3，Python3.8，用JupyterNotebook写的数据文件在百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1oirvShTzpKZddznODrnq1g 提取码：2222 import plotly as py py.offline.init_notebook_mode() pyplot = py.offline.iplot import plotly.graph_objs as go from plotly.graph_objs im

机器学习iris数据集导入