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smote的matlab代码-DataMiningCase:数据挖掘(实战代码/欢迎讨论/大量注释/机器学习).你将习得,如:数...
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2021-06-19
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smote的matlab代码 DataMiningCase 流失预警模型(二分类),代码原型为本人在某银行做的流失模型,AUC:83%、召回率(覆盖率):19.4%,精确率:85%(数据是外部数据/代码已脱敏) 你将习得:数据的处理、LightGBM、sklearn包(里面含有:GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等)、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图,并输出预测名单。 告诉你:是什么(WHAT)、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。 注释覆盖率为80%左右,旨在帮助快速入门,新手级,持续更新,提供免费支持,只需要一颗star 该项目涉及的如下: 商业理解 数据理解 数据处理(数据准备) 特征工程(数据准备) 建立模型 模型融合 模型评估及实验 画图 说明 本专题并不用于商业用途,转载请注明本专题地址,如有侵权,请务必邮件通知作者。 本人水平有限,代码搬到外部环境难免有遗漏错误的地方,望不吝赐教,万分感谢。 有代码疑惑的地方也请找我。 Email:909336740@qq.c
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DataMiningCase-master.zip (34个子文件)
DataMiningCase-master
py
importance_plt.py 2KB
auc_plot.py 2KB
metrics_ks.py 1KB
train_5_cross.py 6KB
over_smote_.py 2KB
just_num_leaves.py 2KB
train_2_cross.py 4KB
kde_plt.py 1KB
preprocessing.py 3KB
bar_plt.py 1KB
rfecv_.py 2KB
corr_plt.py 2KB
metrics_plot.py 3KB
model_fusion.py 7KB
.gitattributes 33B
notebook
.ipynb_checkpoints
test_code-checkpoint.ipynb 66KB
模型融合-checkpoint.ipynb 83KB
测试py文件包-checkpoint.ipynb 21KB
test_code.ipynb 66KB
py_bar
plt_data.py 7KB
skdata.py 17KB
__pycache__
skdata.cpython-37.pyc 9KB
plt_data.cpython-37.pyc 4KB
模型融合.ipynb 83KB
测试py文件包.ipynb 21KB
doc
实验记录.xlsx 12KB
实验分析.docx 89KB
业务需求分析.md 1KB
assets
1576639374150.png 97KB
model_fusion.png 108KB
数据理解.md 800B
assets
数据挖掘流程图.png 205KB
README.md 6KB
data.zip 23.78MB
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