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假设我们有一个银行信用评估数据集，包含了客户的基本信息以及历史信用记录等特征。年龄 (Age)年收入 (Annual Income)信用历史 (Credit History Length)负债比例 (Debt-to-Income Ratio)是否违约 (Default) - 目标变量，1 表示违约，0 表示未违约。
本项目旨在分析心理健康相关数据集，通过可视化分析和机器学习模型，识别影响心理健康治疗的关键因素，并构建一个预约管理系统，以便为用户提供心理健康服务。
Rain-in-AustraliaMachine learing by xgboost项目旨在通过机器学习算法寻找一个有效而健壮的天气预测模型。针对训练集及测试集中大量缺省值，项目使用具体城市具体特征median进行填充，从而避免对整体数据产生重大影响。针对数字项异常值，项目采用Winsorizing，将（0.25,0.75）外的值使用最值代替。项目对所给训练集的不同天气特征进行特征工程，以最大限
吴恩达机器学习python作业之正则化逻辑回归，不定时更新或者补充之前的笔记。
收敛警告：lbfgs无法聚合（状态=1）：停止：迭代总数达到限制。增加迭代次数（最大值）或缩放数据，我正在用逻辑回归模型（Logistic Regression）做一个二分类任务，使用封装好的模型，
python逻辑回归预测之信用卡逾期实战（附源码）根据银行提供的部分数据来预测用户信用卡还款是否会逾期
在逻辑回归部分，使用的数据集为自定义的房屋租金和面积相关的数据集，在实验初始阶段会。标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为。使得预测结果不会被某些维度过。查看标准化处理后的数据。
我们来看一个案例，某金融公司在多次进行活动推广后记录了活动推广费用及金融产品销售额数据，如下表所示：因为活动推广有明显效果，现在的需求是投入60万的推广费，能得到多少的销售额呢？这时我们就可以使用简单线性回归模型去解决这个问题，下面，我们用这个案例来学习，如何进行简单线性回归分析；import numpyfrom pandas import read_csvfrom matplotlib...
在这个示例程序中，我们首先通过Pandas库读取了数据文件，然后使用train_test_split函数把数据集分成了训练集和测试集。接着，我们实例化了LogisticRegression类，并把训练集数据和标签传入了fit方法中进行模型训练。最后，我们使用测试集数据进行预测，并计算了预测结果的准确率。
逻辑回归
——逻辑回归
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