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在线游戏用户的流失预测:基于不平衡数据的采样方法比较
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这可能包括处理缺失值(填充或删除)、转换类别变量(如独热编码)、标准化数值特征(如Z-score或Min-Max缩放),以及处理不平衡的数据集(如过采样、欠采样或SMOTE技术)。 3. 特征工程:基于业务理解和领域知识,...
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不平衡数据分类问题的常见解决方案包括重采样技术(如过采样多数类别或欠采样少数类别)、生成合成样本(如SMOTE方法)以及修改学习算法以适应不平衡数据。RNB方法的独特之处在于它不仅调整样本权重,还直接优化特征...
Improving Resampling-based Ensemble in Churn Prediction
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smote的matlab代码-lab-imbalanced-data:实验室不平衡数据
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我们将使用files_for_lab/customer_churn.csv数据集来构建流失预测器。 指示 加载数据集并探索变量。 我们将尝试使用变量tenure 、 SeniorCitizen 、 MonthlyCharges的逻辑回归来预测变量Churn 。 提取目标变量。 ...
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#### 三、处理不平衡数据的方法 - **数据层面的方法**: - **欠采样**:通过减少多数类样本的数量来平衡数据集,但可能会导致信息丢失。 - **过采样**:增加少数类样本的数量,如SMOTE和ADASYN等技术,但可能引起...
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基于原始数据集学习,当使用已训练好的分类器进行测试时,将正负样本数量的比例作为阈值嵌入到决策过程中——适用于调整分类阈值,以优化不平衡数据集上的性能。 - **知识点总结:** - **样本类别不平衡问题**:指...
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评估和优化这些模型的关键指标之一是AUC(Area Under Curve),它衡量的是分类模型的性能,特别是在不平衡数据集上的表现。此外,还包括收入评估,以量化模型带来的实际业务收益。 Transwarp Discover 产品框架图...
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