摘要：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482 原文出处：拓端数据部落公众号 为什么要使用Boosting？ 单一模型的预测往往会有缺陷，为了解决复杂的问题，我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。 视频：Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:30
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26219 原文出处：拓端数据部落公众号 银行数据集 我们的数据集描述 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅。y - 客户是否订阅 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:29
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26206 原文出处：拓端数据部落公众号 结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法，包括在假设模型中研究变量之间的关系，无论它们是测量的还是潜在的，这意味着不可直接观察到，就像任何心理构造（例如，智力、满意度，希望，信任）。因为它是一种多元分 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:19
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： 1. ID： 每个客户的ID2. LIMIT_BAL： 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:17
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26177 原文出处：拓端数据部落公众号 GBDT梯度提升模型由多个决策树组成。预测模型的目的是根据输入预测目标值。GBDT使用 已知目标值的训练数据来创建模型 ，然后可以将该模型应用于目标未知的观测。如果预测很好地拟合了新数据，则该模型可以 很好地 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:16
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