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credit.csv
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credit数据集是对用户的各个指标进行判断,从而判断用户是否回违约,可用于二分类问题的训练和测试数据集。
creditcard csv - 训练集
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5星 · 资源好评率100%
creditcard csv - 训练集 信用卡数据 信用卡训练数据, 有兴趣的童鞋们可以下载
dataset-credit-default.csv
浏览:10
5星 · 资源好评率100%
该数据集为自行生成,自愿放弃所有权利,公开给大家实用。其中列名仿造实际系统中的名称,度量为模拟数据。现已取消积分限制,可随意获取
UCI_Credit_Card.csv数据集信息 此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款
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SAS 信用卡 UCI数据 数据集信息 此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款,人口统计因素,信用数据,付款历史和账单的信息。 内容 有25个变量: ID:每个客户的ID LIMIT_BAL:以新台币计的给定信用额度(包括个人和家庭/辅助信用额) 性别:性别(1 =男性,2 =女性) 教育程度:(1 =研究生院,2 =大学,3 =高中,4
机器学习数据分析各种csv titanic_train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+creditcard.csv
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5星 · 资源好评率100%
train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+creditcard.csv+fandango_score_comparison.csv+big.txt
12382868_GermanCredit.xls
浏览:116
德国信贷数据集GermanCredit
德国信贷数据集GermanCredit
浏览:51
3星 · 编辑精心推荐
我们将会使用在信用评级建模中非常常用的德国信贷数据(German credit dataset)作为建模的数据集。德国信贷数据共有1000条数据,每条数据20个特征。这些特征包括AccountBalance(Checking账户余额)、Duration (Duration of Credit in month 借款期限)、Paymentstatus(还款记录)等。 其中比较难以理解的指标是Inst
R语言编程基础第六章课后习题操作题.docx
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R语言编程基础第六章课后习题操作题
german_credit_data
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德国信贷数据(German credit dataset)为信用评级建模中非常典型的数据。共有1000条数据,每条数据20个特征。本数据从github.com上下载的,原汁原味~
Default of Credit Card Clients Dataset 信用卡客户数据集的默认值:2005年以来台湾信用卡客户的默认付款-数据集
浏览:87
此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款,人口统计因素,信用数据,付款历史和账单的信息。该数据可用于探讨拖欠还款的概率如何随不同人口统计学变量的类别而变化以及哪些变量是拖欠付款的最强预测因素。 UCI_Credit_Card.csv
data.csv
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data
data (1).csv
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data (1).csv
credit-a.csv
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credit-a.csv
Credit_Spreads_of_Enterprise_Bonds_in_China_across_data.csv
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Credit_SpreadCredit_Spreads_of_Enterprise_Bonds_in_China_across_data
UCI_Credit_Card.csv.zip
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此数据集包含2005年4月至2005年9月台湾地区的信用卡用户的默认付款,人口统计因素,信用数据,付款时间和账单的详细信息。
tmdb_5000_credits.csv.zip
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kaggle的电影数据,可用于数据分析
机器学习数据分析各种csv titanic_train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+cred
浏览:200
train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+creditcard.csv+fandango_score_comparison.csv+big.txt
UCI_Credit_Card_Default:该数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款,人口统计因素,信用数据,付款历史和账单的信息
浏览:106
UCI_Credit_Card_Default 该数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款,人口统计学因素,信用数据,付款历史和账单报表的信息。我们使用Logistic回归进行预测,并使用机器学习和Keras进行了3层分析使用深度学习进行预测。由于数据存在类不平衡问题,因此我们将使用SMOTE对数据进行过度采样,然后重新运行这两个模型。
German Credit Risk(德国信用风险)-数据集
浏览:41
Credit classification。 信用分类。 german_credit_data.csv
german_credit_python
浏览:193
german_credit_python 用于预测贷款违约的Logistic回归Python模型。 在德国信用数据数据集上对模型进行了训练。 logreg_classifier.pickle是训练有素的模型工件。 包括评分函数的样本输入( df_baseline.json , df_sample.json )。 模型代码包括用于计算“组”和“偏差”指标的指标函数。 指标函数期望一个DataFr
German Credit Data
浏览:118
German Credit Data 欺诈测试数据,从KAGGLE上下载的,用于反欺诈模型的训练数据
movie_metadata-数据集
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暂无描述
训练数据集:credit-a.csv
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日月光华Tensorflow简明课程数据集credit-a.csv
credit-pdf-to-csv
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信用pdf到csv 描述 从信用卡对帐单txt或pdf文件解析为CSV文件,并将其转换为交易。 用户必须在运行目录中创建一个category.json文件,以对事务进行分类。 分类目录 category.json文件的格式必须为 { " forced " : [ { " date " : " 2014-12-11 " , "
test_csv_data
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test_csv_data
credit-approval_csv.csv
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训练逻辑回归
german_credit (1).csv
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这是一个信用评分卡模型数据,需要自取啊
TMDB-Movies-Kaggle-Analysis:数据集
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TMDB电影数据集分析 目录 关于该项目 数据集:选择了TMDB Kaggle数据集进行分析。 该数据集应有助于回答一些有关电影的有趣问题。 对于数据集中的每个电影(行),我们都有21个特征(列)来描述它; 例如预算,收入,用户评分和其他功能。 该项目是为Udacity Data Analyst纳米学位计划而构建的。 关键问题 电影预算与它们产生的收入之间有什么关系? 更高的预算会转化为更高的
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