PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480 作者：Xingsheng Yang 1 利用 python 获取链家网公开的租房数据； 2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租。 任务/目标 利用上...
R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析
采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模型，并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。 我们现在很清楚决策树的过度拟合问题。但是如果我...
跟着Nature Communications学数据分析：R语言做随机森林模型并对变量重要性排序
论文Drivers and trends of global soil microbial carbon over two decadeshttps://www.nature.com/articles/s41467-022-31833-z#data-availability这个里面有很多地图的图还有...
数据分析案例-基于sklearn随机森林算法探究影响预期寿命的因素
项目目标**探索影响预期寿命的因素**世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，预测对预期寿命的最大影响因素是什么？请尝试回答以下问题：- 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变...
数据分析案例-基于随机森林算法探索影响人类预期寿命的因素并预测人类预期寿命（二）
4.3探索性数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法，是一种利用各种工具和图形技术（如柱状图、直方图等）分析数据的方法。它是一个开放式的过程，在这个过程中，我们可以绘制图表并计算统计数据以便探索我们...
数据分析案例-基于随机森林算法探索影响人类预期寿命的因素并预测人类预期寿命（一）
1.项目背景从古到今，人们都希望自己以及家人长寿。长命百岁、寿比南山这些成语也是被大家一直所期望的。随着医疗水平的进步，人的平均寿命在慢慢提升。现在全球平均预期寿命是73.2岁，而在1950年则只有47岁。平均预期寿命是在一定的年龄别死亡率水平下，活到确切年龄X岁以后，平均还能继续生存的年数，它是衡...
数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析
摘 要：随着我国的信息化发展速度的加快，时代科技技术的进步以及我国联网设施不断完善、不断普及，网民人数不断增加，各个行业都受到相应的推进与革新。网络购物用户人数的逐步提高促进电子商务行业迅速崛起，同时这也产生大量的用户评论文本数据，推动了文本挖掘技术的研究热潮。本文就随机森林算法对安踏跑步鞋评论数据...
数据分析案例-基于随机森林模型探究电商网站推销商品的影响因素
1.项目背景在我们逛电商网站的时候，经常会收到一些推销活动的通知，但是我们之前也没关注过那个商品，这些电商网站推销给我们这个商品是基于哪些影响因素呢？研究表明，电商网站，可以根据用户的年龄、性别、地址以及历史数据等等信息，将其分为，比如“年轻白领”、“一家三口”、“家有一老”、”初得子...
数据分析案例-基于随机森林模型对信用卡欺诈检测
项目背景信用卡欺诈是指故意使用伪造、作废的信用卡，冒用他人的信用卡骗取财物，或用本人信用卡进行恶意透支的行为,信用卡欺诈形式分为3种：失卡冒用、假冒申请、伪造信用卡。欺诈案件中，有60%以上是伪造信用卡诈骗，其特点是团伙性质，从盗取卡资料、制造假卡、贩卖假卡，到用假卡作案，牟取暴利。而...
数据分析案例-基于随机森林对影响信用卡审批结果和用户信用等级的特征分析
信用卡审核结果特征分析原始数据client.csvclient2.csv加载数据from __future__ import division, print_function import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics im...
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