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Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:14336
提供者:
weixin_42125192
Credit_Risk_Analysis:监督机器学习和信用风险-源码
Credit_Risk_Analysis 分析概述 使用对等借贷服务公司LendingClub的信用卡信用数据集,使用机器学习方法进行分析以预测信用卡风险。 使用以下技术来训练和评估模型: 不平衡学习库和scikit学习库,以便使用重采样来构建和评估模型。 使用RandomOverSampler和SMOTE算法对数据进行过采样。 使用ClusterCentroids算法对数据进行欠采样。 使用SMOTEENN算法的过采样和欠采样的组合方法。 比较两个机器学习模型,BalancedRan
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-13
文件大小:57344
提供者:
weixin_42114046
Credit_Risk_Analysis-源码
信用风险分析 项目概况 吉尔赞扬您的辛勤工作。 您已经逐步建立了数据准备,统计推理和机器学习方面的技能。 您现在可以应用机器学习来解决现实世界中的挑战:信用卡风险。 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。 因此,您将需要采用不同的技术来训练和评估具有不平衡类的模型。 Jill要求您使用imbalanced-learn和scikit-learn库来通过重采样来构建和评估模型。 运用借贷俱乐部,一个社交借贷服务公司信用卡的信用数据集,你会使用过采样的数据RandomOve
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:19922944
提供者:
weixin_42165583
Credit_Risk_Analysis-源码
信用风险分析 贷款预测风险分析概述: 此信用风险分析项目的目的是评估不同模型的性能,以预测信用风险。 这主要是通过使用机器学习和重采样来实现的。 结果: 以下是我们六个机器学习模型的结果。 天真采样 平衡随机森林分类器采样 简易合奏采样 天真的随机过采样 SMOTE过采样 欠采样 概括: 总体而言,尽管测试似乎有些准确,但我不建议将其用作主要工具,因为欠采样和重采样都不会对我们的分析逻辑回归模型造成整体上的重大变化。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-04
文件大小:20971520
提供者:
weixin_42099858
credit_risk_analysis-源码
credit_risk_analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-28
文件大小:1024
提供者:
weixin_42143092
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
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 BalancedRandomForestCla
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:22020096
提供者:
weixin_42164534
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis 分析概述:解释此分析的目的。 该分析的目的已明确定义(4分) 结果:使用项目符号列表,描述所有六个机器学习模型的平衡准确性得分以及准确性和召回得分。 使用输出的屏幕截图支持结果。 有一个项目符号列表,描述了所有六个机器学习模型的平衡准确性得分以及准确性和召回得分(15分) 简介:总结机器学习模型的结果,并包括有关使用模型的建议(如果有)。 如果您不推荐任何模型,请说明理由。 结果摘要(2 pt)关于使用哪种模型的建议,或者没有理由的建议(3 pt
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:36864
提供者:
weixin_42131618
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis 分析概述:解释此分析的目的。 结果:使用项目符号列表,描述所有六个机器学习模型的平衡准确性得分以及准确性和召回得分。 使用输出的屏幕截图支持结果。 简介:总结机器学习模型的结果,并包括有关使用模型的建议(如果有)。 如果您不推荐任何模型,请说明理由。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:29696
提供者:
weixin_42116794
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:18874368
提供者:
weixin_42176827
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-14
文件大小:18874368
提供者:
weixin_42175035
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-13
文件大小:21504
提供者:
weixin_42134097
Credit_Risk_Analysis-源码
监督机器学习和信用风险分析 分析概述 该分析的目的是使用机器学习算法预测信用风险。 在整个分析过程中,都评估了机器学习模型的优缺点。 使用RandomOverSampler和SMOTE算法对数据进行过采样。 使用ClusterCentroids算法对数据进行欠采样。 SMOTEEN算法用于过采样和欠采样的组合方法。 利用BalancedRandomForestClassifier和EasyEnsembleClassifier来预测信用风险。 结果 天真的随机过采样结果: 平衡准确度得分
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-10
文件大小:19922944
提供者:
weixin_42144199
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis 总览 该分析的目的是利用机器学习来分析信用卡信用数据集,以确定高风险贷款与低风险贷款。 为了查看哪种模型最适合此数据集,我尝试了四种不同的采样方法,以弥补从低风险贷款到高风险贷款的巨大数值差异。 然后,我对每种采样方法进行了逻辑回归测试。 之后,我还运行了RandomForest分类器和EasyEnsemble分类器,总共进行了六个测试。 结果 过采样方法 这些方法中的每一种都试图增加少数群体的高风险,以使测试更加公平。 天真的随机过采样 准确率:66
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-08
文件大小:18874368
提供者:
weixin_42149153
Credit_Risk_analysis-源码
Credit_Risk_analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-31
文件大小:38797312
提供者:
weixin_42121086
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-31
文件大小:18874368
提供者:
weixin_42129412
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-29
文件大小:18874368
提供者:
weixin_42168902
Credit_Risk_Analysis:使用scikit学习和不平衡学习的信用风险分析-源码
Credit_Risk_Analysis 使用scikit学习和不平衡学习进行信用风险分析。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-28
文件大小:18874368
提供者:
weixin_42165980
Credit_Risk_Analysis-源码
Credit_Risk_Analysis
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:13312
提供者:
weixin_42104366