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Auto-Insurance_Claim-Prediction:笛卡尔承保带回家评估
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2021-03-10
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汽车保险_索赔预测 解释性报告 请参阅此存储库中名为的文件,以获取有关此Data Science项目结构的说明。 广泛地讲,我们首先在“ Preliminaryprocessing.ipynb”中运行数据处理,然后通过“ EDA.ipynb”探索数据,最后在“ Machine_Learning_Modeling.ipynb”中对机器学习算法进行建模。 套件安装 第一个预处理笔记本中提供了默认anaconda环境之上的软件包安装命令。 为了方便起见,在下面也引用了它们。 请在Jupyter Notebook单元上运行以下命令: !pip安装numpy !pip安装熊猫 !pip install seaborn !pip安装matplotlib !pip install -U scikit-learn !pip安装xgboost !pip安装heatmapz
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Auto-Insurance_Claim-Prediction-main.zip (13个子文件)
Auto-Insurance_Claim-Prediction-main
train_cleaned.csv 790KB
XGBoost_test-classifications.csv 19KB
Preliminary-processing.ipynb 92KB
Logistic_Regression_test-probabilities.csv 74KB
XGBoost_test-probabilities.csv 48KB
train_auto.csv 1.11MB
Descartes_Underwriting_Assessment_Report.pdf 39KB
EDA.ipynb 2.92MB
SHELL_AUTO.csv 37KB
README.md 1007B
Logistic_Regression_test-classifications.csv 19KB
test_auto.csv 282KB
Machine_Learning_Modeling.ipynb 174KB
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一枝清荷
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