基于大数据的模型预测用户是否会进行交易.zip

资源包含文件：lunwen文档+答辩PPT+Python源码及数据 基本的解决思路是先进行数据清洗，然后进行特征项提取，得到处理后的数据分别使用不同的机器学习模型训练数据，预测测试集，通过提交结果和训练的速度、内存的消耗对比模型之间的差异。采用了特征关联分析进行特征提取，通过数据过采样、欠采样方法解决了样本分布比例不平衡的问题，通过对比全连接神经网络、XGBoost、LightGBM 等机器学习模型挑选出了效果最好的算法。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122873248?spm=1001.2014.3001.5502