本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。
个人觉得随机森林的最大优点是不仅能预测还可以得出每个变量的重要性,这对于建模者来说是很有意义的,尤其在商业数据挖掘时,找出最重要的变量就可以为企业创造无限价值。
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART...
为了进一步优化模型，我们引入随机森林方法，创建了一个决策树“森林”。随机森林通过计算多个决策树的平均值或模式来避免过拟合，从而提供更好的预测性能。通过使用随机森林，我们得到了改进后的结果，表现优于其他方法，但是否值得额外计算时间和资源需根据实际情况权衡。为了比较随机森林与逻辑回归模型，我们...
当我们把贷款申请人加入我们的数据库时,如果我们要把他们视为良好的信贷风险,我们希望他们聚集在高密度图的最暗区域。 除非我们收取大量的利息来弥补我们的损失,否则我们可能需要更好的模型。 最受欢迎的见解 1.从决策树模型看员工为什么离职 2.R语言基于树的方法:决策树,随机森林 ...
Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付 左右滑动查看更多 01 02 03 04 summary(movies2$movie_facebook_likes) 盒状图 现在,开始探索性数据分析,首先,我们将使用箱图来可视化我们感兴趣的分类变量与响应变量。
探索我们的训练模型变量的重要性 一旦我们在训练数据上训练了我们的模型,我们就可以使用该 vip 函数研究变量的重要性。 teeit <- tree__it %>% pull_orfowit() 变量重要性 接下来我们传递 tree_fit 给 vip() 函数。 我们从下面的结果中看到最重要的预测因子。
首先:安装需要的几个R语言包:ggplot2,VIM,ggrepel数据说明: 本文利用R语言的广义线性模型和随机森林模型分析网上比较流行的德国信用卡数据,下面的代码可以用来确定申请人是否有信用,以及他(或她)是否对贷款人有良好的信用风险。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 ...
填充,排除不重要的变量。至于为什么不选diaBP,主要是后面的相关性分析中,这两个变量会造成多重共线性。 mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE) #查看填充结果 smr(mc_od) # 查看原始数据和插补后的数据分布情况 epot(mi_md) ...