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Python与机器学习方向，《决策树与集成算法》课程仓库
☆25Updated 6 years ago
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- 机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆25Updated 6 years ago
- 使用决策树进行客户流失预测分析☆11Updated 7 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 years ago
- 2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参，特征筛选，训练等方案。同时包含stacking模型融合方案☆27Updated 5 years ago
- 机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259☆55Updated 5 years ago
- Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络☆58Updated 7 years ago
- 基于自构造函数的特征提取评分项目（缺失值处理，单变量相关性分析，特征评分，降维）☆15Updated 7 years ago
- 对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…☆56Updated 6 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 years ago
- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析☆45Updated 6 years ago
- 交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题☆43Updated 6 years ago
- 数据预处理之缺失值处理，特征选择☆21Updated 6 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆116Updated 4 years ago
- 整理所有特征工程用到的方法，为了复用☆10Updated 4 years ago
- 智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码☆22Updated 3 years ago
- 🤖机器学习实战🤖：决策树、随机森林线性回归、逻辑回归、贝叶斯、kNN等☆26Updated 5 years ago
- 洛杉矶房价预测☆19Updated 4 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆74Updated 5 years ago
- 2019泰迪杯B题，利用Adaboost模型对A股市场进行预测☆51Updated 5 years ago
- 智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测☆33Updated 4 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆37Updated 5 years ago
- 基于风控模型的银行客户信用风险评估☆15Updated 2 years ago
- 本程序实现决策树的建立与可视化，以及决策树的预剪枝与后剪枝，数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集☆36Updated 5 years ago
- 机器学习算法超参数的优化方法—— 基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 6 years ago
- 机器学习算法经典案例☆110Updated 4 years ago
- 基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…☆96Updated 3 years ago
- kaggle贷款违约预测☆36Updated 6 years ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型，并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术；通过相关性分析进行特征选择；建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型，并通过网格搜索法确定最优参数…☆31Updated 2 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆63Updated 6 years ago