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R语言学习#2-使用C5.0决策树识别高风险银行贷款

根据银行过去的历史数据,包括贷款者的主要特征、贷款金额、是否违约等数据样本,建立决策树模型,用于预测新样本是否可以贷款1、利用已发生的1000多条数据样本,20个条件属性包括支票余额、期限、信用记录、用途、贷款金额、储蓄余额、工作年限、利率、个人状态、债务、居住时间、财产、年龄、还贷计划、住房、信用卡数量、主从卡、有无电话、是否老外、工作;1个结论属性:是否违约。建立决策树分类模型;2、对于新样本

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#r语言#学习#决策树
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