数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测，分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost...
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 何时应使用KNN？ 假设您想...
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 近年来，GA...
数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23848 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。 决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点（测试某个属性的值）、...
PYTHON条件生存森林模型CONDITIONAL SURVIVAL FOREST分类预测客户流失交叉验证可视化|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26982 简介 客户流失/流失，是企业最重要的指标之一，因为获取新客户的成本通常高于保留现有客户的成本。 事实上，根据一个 study by Bain & Company，随着时间的推移，现有客户倾向于从公司购买更多产品，从而降...
PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例
决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。 决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点（测试某个属性的值）、边/分支（对应于测试的结果并连接到下一个节点或叶子）和叶子节点...
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