各个样本之间独立,数据来自一家银行
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《探究银行营销行为对用户购买行为影响-基于uplift模型的因果效应研究》数据集和源码
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2024-03-16
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本项目的数据来源于网新银行举办的数据建模比赛的数据,特征包含三类数据,客户基本信息(x1-x11),行为类数据(x12-x56),风险评分类数据(x57-x161),但具体是什么特征我们并无从得知,因此想从特征实际意义入手分析建模是及其困难的。数据包含训练集30000个样本,测试集10000个样本,每个样本除开161个特征变量,还包括干预变量(treatment)和响应变量(y),干预变量把数据集分为两类,实验集(treatment = 1),控制集(treatment = 0),实验集和控制集的比例大致为1:4。 源码包含用随机森林做缺失值填充、画qini曲线、主程序三个文件 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_52073614/article/details/136763601
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uplift_model.zip (13个子文件)
ramdom_filter.py 2KB
Auuc_main.py 2KB
main.py 1KB
data
dataset_train.csv 17.43MB
A_dataset_test.csv 5.67MB
data_study.txt 51B
.idea
wxbank.iml 291B
workspace.xml 3KB
misc.xml 296B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 271B
.gitignore 50B
__pycache__
Auuc_main.cpython-37.pyc 2KB
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