技术栈:KNN、随机森林、SVM、AdaBoost
功能:对银行营销数据分别进行数据清洗、数据预处理、特征分析,并根据清洗后的数据和特征对以下4个模型KNN、随机森林、SVM、AdaBoost进行了准确率测试,最后选择了准确率最高的KNN算法进一步调优。最终模型的准确率达到了93.3%。
主要工作:数据清洗,数据分析,特征工程,模型调优
链接:https://blog.csdn.net/a284365/article/details/116165723
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技术栈:KNN、随机森林、SVM、AdaBoost
功能:对银行营销数据分别进行数据清洗、数据预处理、特征分析,并根据清洗后的数据和特征对以下4个模型KNN、随机森林、SVM、AdaBoost进行了准确率测试,最后选择了准确率最高的KNN算法进一步调优。最终模型的准确率达到了93.3%。
主要工作:数据清洗,数据分析,特征工程,模型调优
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