# Bank_marketing
## Data Source
link to the dataset : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing
## Context & Objectives
The data is related with direct marketing campaigns (phone calls) of a Portuguese banking institution. The classification goal is to predict if the client will subscribe a term deposit (variable y).
## Process
* Data Preprocessing
* Modeling & Feature Selection
## Conclusion
After training the data, and testing it on several models, we can conclude that the Logistic Regression using feature selection with Lasso is the best model to predict if a client will subscribe a term deposit or not.
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银行营销
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2021-03-02
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银行营销 数据源 链接到数据集: : 背景与目标 该数据与葡萄牙银行机构的直接营销活动(电话)有关。 分类的目的是预测客户是否将认购定期存款(变量y)。 过程 数据预处理 建模与特征选择 结论 在训练了数据并在几种模型上进行了测试之后,我们可以得出结论,将特征选择与Lasso结合使用进行Logistic回归是预测客户是否将订购定期存款的最佳模型。
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Project_BankMarketing_presentation.pdf 552KB
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- m0_594281032023-01-04#毫无价值
樊康康
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