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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疯狂的机器学习实战-银行营销预测
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