1. 数据集规模：
2. 标签的分布：
结论：改数据的类别出现了严重的不平衡，后面重点解决。
3. 交易样本的日期范围：
20170905~20171105
4. 样本交易量随时间的分布：
数据挖掘：数据的处理、LightGBM、GridSearchCV寻找最优参、5折切分、画AUC图、输出预测名单等.zip
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2024-03-02
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数据挖掘：数据的处理、LightGBM、GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、画AUC图、输出预测名单等.zip （32个子文件） 
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实验分析.docx 89KB
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实验记录.xlsx 12KB 业务需求分析.md 1KB
data.zip 23.78MB py over_smote_.py 2KB metrics_ks.py 1KB just_num_leaves.py 2KB kde_plt.py 1KB auc_plot.py 2KB corr_plt.py 2KB train_2_cross.py 4KB importance_plt.py 2KB preprocessing.py 3KB train_5_cross.py 6KB bar_plt.py 1KB rfecv_.py 2KB model_fusion.py 7KB metrics_plot.py 3KB notebook test_code.ipynb 66KB 模型融合.ipynb 83KB py_bar skdata.py 17KB __pycache__ plt_data.cpython-37.pyc 4KB skdata.cpython-37.pyc 9KB plt_data.py 7KB .ipynb_checkpoints test_code-checkpoint.ipynb 66KB 测试py文件包-checkpoint.ipynb 21KB 模型融合-checkpoint.ipynb 83KB 测试py文件包.ipynb 21KB资源评论
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