文章目录树地图雷达图箱型图饼图圆环图热力图通过上篇我们已经学会了折线图/柱形图/条形图/散点图/气泡图/面积图这六种常见图表的绘制，可以看看这篇博文Python数据可视化之12种常用图表的绘制（一）——折线图/柱形图/条形图/散点图/气泡图/面积图现在我们来学习一下另外六种图表——树地图/雷达图/箱型图/饼图/圆环图/热力图的绘制树地图老规矩，直接上代码~import numpy as...

这次的实战案例是使用神经网络进行客户流失预警具体代码与数据集可访问下面的GitHub地址GitHub地址有兴趣可以git clone下来自己跑一下代码读取数据集%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltchurn = pd.read_csv('tele...

文章目录读取并选择数据定义缺失值替换函数并填补缺失值标准化数据利用knn模型进行预测，做拒绝推断将审核通过的申请者和未通过的申请者进行合并分类变量转换处理异常值利用随机森林填补变量变量细筛与数据清洗WOE转换划分数据集构建逻辑回归模型，进行违约概率预测加入代价敏感参数，重新计算检验模型利用sklearn.metrics中的roc_curve算出tpr，fpr作图上篇博文我们对汽车违约数据进行了预.

上篇博文我们自己训练了一个ANN这次我们用ANN来对客户流失数据进行建模与预测相关代码与源文件可以从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/Deep_Learning_note读取客户流失数据import pandasdf = pandas.read_csv('../data/customer_churn.csv', index_col=0,...

脏数据脏数据可以理解为带有不整洁程度的原始数据。原始数据的整洁程度由数据采集质量所决定。脏数据的表现形式五花八门，如若数据采集质量不过关，拿到的原始数据内容只有更差没有最差。脏数据的表现形式包括：数据串行，尤其是长文本情形下数值变量种混有文本/格式混乱各种符号乱入数据记录错误大段缺失（某种意义上不算脏数据）数据采集完后拿到的原始数据到建模前的数据 ———— there is ...

这次使用决策树对信用进行评级数据源与上两篇博文相同数据挖掘实例——信用评级机器学习实例——信用评级全流程实现详细代码与数据可以访问下面的GitHub地址GitHub地址读取数据import pandas as pdimport numpy as npchurn = pd.read_csv('telecom_churn.csv')# 读取已经整理好的数据churn.head(...

前面我们学习了数据预处理与特征工程文章目录1.机器学习模型概述2.传统机器学习模型（单模型）3.集成与提升模型（boosting）4.sklearn5.机器学习调参6. GBDT/XGBoost/lightGBMXGBoostlightGBM1.机器学习模型概述模型与算法模型：一类问题的解题步骤，即一类问题的算法。算法：能够解决特定问题的无歧义、机械、有效的运算流程和规则。机器...

上篇博文我们对机器学习有了大致的了解https://blog.csdn.net/liuzuoping/article/details/103335958现在我们来看看实际的招聘数据建模招聘数据的建模：GBDTimport pandas as pdimport numpy as npdf = pd.read_csv('./lagou_featured.csv', encoding='g...

文章目录感知机实现原理感知机python代码实现准备数据取数据并且定义初始化与sign函数训练结果可视化perceptron类封装感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度.

五子棋游戏相信大部分人都玩过，今天我们用python来实现一次具体代码可以访问我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/python_Games构建五子棋棋盘from collections import namedtupleChessman = namedtuple('Chessman', 'Name Value Color')Point ...