文件名称:
Credit_Risk_Analysis：UT McCombs数据新手训练营：模块17：受监督的机器学习和信用风险-源码
开发工具:
文件大小: 21mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-15
详细说明：Credit_Risk_Analysis
UT McCombs数据新手训练营：模块17：受监督的机器学习和信用风险
贷款预测风险分析概述：
信用风险是固有的不平衡分类问题，因为优质贷款容易超过风险贷款。 使用了不同的技术来训练和评估具有不平衡类的模型。 各种库和算法用于通过重采样来构建和评估模型，包括：
学习失衡
scikit学习
RandomOverSampler
SMOTE算法
ClusterCentroids算法
SMOTEENN算法
BalancedRandomForestClassifier（减少偏见模型）
EasyEnsembleClassifier（减少偏见模型）
目的：
解释如何在数据分析中使用机器学习算法。
根据给定的数据集创建培训和测试组。
实现逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机算法。
解释逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机算法的结果。
比较
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