葡萄牙银行营销数据 机器项目 R 语言文档 加PPT

葡萄牙银行的收入有所下降，他们想知道要采取什么行动。经过调查，发现根本原因是他们的客户不像以前那样频繁存款。知道定期存款允许银行在特定时间内持有存款，因此银行可以投资于更高收益的金融产品以获利。此外，银行也有更好的机会说服定期存款客户购买基金或保险等其他产品，以进一步增加收入。因此，通过使用机器学习算法，葡萄牙银行希望识别有更高机会认购定期存款的现有客户，并将营销重点放在这些客户身上。 定期存款被定义为定期投资，包括将资金存入金融机构的账户。 为了对银行存款期限是由客户认购(“是”)还是(“否”)进行分类，使用了决策树和随机森林机器学习算法来预测分类是否订阅存款期限。 在这个项目中，对葡萄牙银行营销数据实施了机器学习技术，并试图了解影响定期存款订阅的因素。已实现二分类算法，分别是决策树和随机森林。随机森林模型告诉了：age, balance, month, day, job 和poutcome等变量对预测是否 订阅存款是非常重要的变量。对于本次的项目，当然要存在很多的局限性，比如数据集中并没有做去除异常值的操作，分类模型的正确率有待进一步提高。敏感性比较低，需要进一步提高，因此需要采集