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逻辑回归预测违约可能
☆32Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for LogisticRegression
Users that are interested in LogisticRegression are comparing it to the libraries listed below
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- 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
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆120Updated 6 years ago
- 基于机器学习的信用风险评估模型，主要使用了Sklearn库，通过逻辑回归，向量机等模型，根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。☆17Updated 2 years ago
- 情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练☆34Updated 6 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆64Updated 9 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
- 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
- 🤖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
- 数据挖掘常用算法：关联分析Apriori算法，数据分类决策树算法，数据聚类K-means算法☆25Updated 5 years ago
- 基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)☆53Updated 7 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆79Updated 5 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆49Updated 7 years ago
- 以nlp中情感分析为例，从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签，然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆35Updated 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
- Python与机器学习方向，《决策树与集成算法》课程仓库☆25Updated 6 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 6 years ago
- 垃圾邮件检测 词袋模型+机器学习、word2vec+cnn☆18Updated 5 years ago
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫，来为本软件提供实时数据采集的能力，并将评论情感极性分析和用户打分相结合，在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 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
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。☆93Updated 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
- [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩☆45Updated 6 years ago
- 汽车之家口碑网某车型的评论数据情感分析☆29Updated 6 years ago
- 以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础，完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘，并对主题事件进行细粒度的情绪分析☆35Updated 6 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
- 基于卷积神经网络参数优化的情感分析论文code☆63Updated 7 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
- 关于租金预测的一个机器学习比赛项目，XGBoost调优☆12Updated 6 years ago