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数据分析:预测汽车违约风险
本文通过分析汽车贷款违约情况,利用多种机器学习模型进行预测。首先,对数据进行预处理,包括处理缺失值、异常值等,然后使用线性回归、决策树、随机森林、支持向量机 (SVM) 和 K-近邻 (KNN) 等模型进行训练和预测。最后,通过绘制 ROC 曲线并计算 AUC 来评估模型的性能。
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到底了
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本文通过分析汽车贷款违约情况,利用多种机器学习模型进行预测。首先,对数据进行预处理,包括处理缺失值、异常值等,然后使用线性回归、决策树、随机森林、支持向量机 (SVM) 和 K-近邻 (KNN) 等模型进行训练和预测。最后,通过绘制 ROC 曲线并计算 AUC 来评估模型的性能。