2.决策树集成,随机森林 集成学习方法将一堆模型组合起来使用,比单个模型可以获取更好的效果。 随机森林(randomforest) 是一种随机选取训练集解释变量的子集进行训练,获得一系列决策树的集合的方法。 随机森林通常用其决策树集合里每个决策树的预测结果的均值或众数作为最终的预测值。 scikit-learn里的随机森林使用均值...
特征处理的方式有很多,我们选择WOE变换,这是因为WOE变换后的变量和逻辑回归线性表达式成单调关系,这样更加好的衡量组与组之间的数量联系。 随机森林 用随机的方式建立一个森林,森林由很多决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策...
特征处理的方式有很多,我们选择WOE变换,这是因为WOE变换后的变量和逻辑回归线性表达式成单调关系,这样更加好的衡量组与组之间的数量联系。 随机森林 用随机的方式建立一个森林,森林由很多决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策...
值得注意的是, 在具体选择模型的时候,需要结合具体所研究的数据特征进行选择模型; 例如,没有smote采样的模型由于训练的样本不平衡, 在测试集上的准确率较高但是在训练集上的AUC较少, 容易发生误判, 对于未知Output的分布未知的数据, 则Smote的采样显得必要了。 SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost分析严...
1.PYTHON 用户散失数据挖掘:建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯模型和 KMEANS 聚类用户画像 2.R 语言基于树的办法:决策树,随机森林 3.python 中应用 scikit-learn 和 pandas 决策树 4.机器学习:在 SAS 中运行随机森林数据分析报告 ...
将逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost等模型应用于处理后的数据集,评估它们在破产预测任务上的性能。 性能比较 通过多次实验调整SMOTE中的过采样比率,并对比不同模型在召回率上的表现。结果显示,XGBoost模型在0.11214的打击率下取得了最高的召回率,表明其在处理不平衡数据方面的优势。
其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面良性的决策。其二是债权人可以通过模型预测贷款人是 否会贷款后陷入财务方面的困境。我们以 LendingClub 信贷平台上的数据作为信贷数 据样本,构造一个经典的传统信贷申请评分卡模型和随机森林预测模型帮助我们决策是否放贷。其中数据集24万条数据,59个特征。
因为我们使用的算法为基于逻辑回归的评分卡和随机森林模型,特征之间的线性相关性会对模型建立的环节有所影响,所以利用热力图展示一下特征之间的相关性。 图中颜色越浅的部分,对应两两元素的相关性越强。我们在预处理和特征工程步骤对其需要着重处理。 数据预处理 ...
SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost分析严重不平衡的破产数据 本文旨在探讨如何有效处理并分析严重不平衡的破产数据,采用XGBoost模型作为主要分析工具。数据集包含实体的多种特征和财务比率,目标变量为公司未来几年是否破产(1表示破产,0表示未破产)。通过一系列预处理步骤,包括缺失值处理、多重共线性检查、异...
因为我们使用的算法为基于逻辑回归的评分卡和随机森林模型,特征之间的线性相关性会对模型建立的环节有所影响,所以利用热力图展示一下特征之间的相关性。 图中颜色越浅的部分,对应两两元素的相关性越强。我们在预处理和特征工程步骤对其需要着重处理。 数据预处理 ...