数据分享|电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 相关视频 ...
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（下）
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498749 具有固定缺陷地中海贫血的人患心脏病的可能性更高 ggplot(heartDiseaseData,...
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（上）
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在...
AI人工智能 最常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。 本文将详细介绍AI人工智能最常见的机器学习算法。 线性回归 线性回...
【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的he...
ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程
目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络 相关文章ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随...
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