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机器学习-贷款-贷款俱乐部:建筑物分类和预测模型,用于将贷款申请人的请求分类为批准或拒绝,然后预测贷款批准的利率
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2021-02-04
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机器学习贷款贷款俱乐部 我们正在一家银行工作,正在考虑在Lending club进行投资。 由于没有标准模型,因此我们希望构建预测模型,以帮助您根据用户输入的各种参数来预测利率。 第1部分:数据整理和探索性数据分析 数据下载和预处理 我们的第一个挑战是从以编程方式下载数据。我们的目标是从网站以编程方式下载数据并为整个数据库创建一个数据集。 探索性数据分析: 使用R / Python编写Jupyter笔记本以图形方式表示不同的数据摘要。在此笔记本中总结您的发现。 总结关于不同用户配置文件,状态,贷款金额等的关键见解。创建Power BI仪表板的数据科学家视图以说明您的关键见解 第二部分:
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Machine-Learning-Loan-Lending-Club-master
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Team_5_Assignment3_Part1_Report_Final.pdf 6.07MB
summary_loans.ipynb 558KB
PART1-declined_luigi.py 7KB
Dockerfile 2KB
ADS-Assignment2-LendingClub-Analysis.pbix 32.89MB
awsS3Upload.sh 717B
Capture.JPG 64KB
PART1-driver.sh 732B
Capture.pdf 89KB
PART1-downloader_luigi.py 15KB
README.md 3KB
Regression & Classification
index.html 11KB
~$signement2_Team5_Report.docx 162B
VariableSelection&Knn-Prediction.py 7KB
server.js 6KB
config.js 402B
Assignement2_Team5_Report.pdf 2.64MB
app.js 72B
main.controller.js 21KB
Algorithm&ClusterStatistics.xlsx 12KB
~$Algorithm&ClusterStatistics.xlsx 165B
rest_TEAM05_SRC.zip 6.16MB
Classification_Assignment2.ipynb 54KB
package.json 310B
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