向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx维持和发展信用关系，是保护社会经济秩序的重要前提。随着金融市场的发展，信贷业务日益增多，金融机构迫切需要...
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2022-01-24 14:09:42
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文章目录训练赛介绍代码编写数据处理特征工程训练模型预测 训练赛介绍数据来源于某银行公布的网上公开数据集，为该银行真实信贷用户信息（已脱敏），应用于信用逾期预测、信用卡评分等业务场景。本赛题采用Macro-F1值进行评价。详细评分算法如下：其中，TP是真样例，FP是假阳例，FN是假阴例，通过以上公式得到该类F1值，将每一类F1值求平均，即得到Macro-F1值。文件包含训练集(train.csv)
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2023-11-21 22:47:18
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目录一、课题设计背景二、设计方案概述 1. 数据预处理 1.1 删除无意义的列 1.2 删除脏数据
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2023-11-16 13:06:05
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一、获取数据 要做世界地图首先得有世界人口数据吧，我从这里下的：http://data.okfn.org/，获取到JSON格式的人口文件后先写一个简单的解析JSON内容的.py吧world_population.pyimport json
# 将数据加载到一个列表中
filename = 'population_data.json'
with
# Python用逻辑回归进行预测
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它可以根据已知的特征值预测一个样本属于某个类别的概率。本文将介绍逻辑回归的基本原理，并使用Python实现一个简单的逻辑回归模型进行预测。
## 逻辑回归的原理
逻辑回归是一种线性模型，它通过将线性函数的结果映射到一个概率值来进行分类。假设我们有一个二分类问题，其中有n个特征。逻辑回归模型的线性函数可以表示为
原创
2024-01-06 04:26:06
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导读:什么是基线预测，基线预测有什么用呢？1、首先将数据按照一定的方法转换为监督学习数据。2、其次构建一个数据间的对应函数关系，也叫做数据的持久化。这种映射关系的构建往往是基于我们的经验或者对数据的预处理。3、然后使用训练数据对模型进行训练，得到一个预测模型。再用这个模型对未来数据进行预测。4、最后将预测值和真实值进行残差比较，得出预测值和真实值之间的差异，或者损失，这就是一个最基本的基线预测。5
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2024-03-06 13:08:24
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时间序列预测模型有四种：AR、MA、ARMA和ARIMA模型。本文首先介绍四种模型的含义及对比，然后详细介绍ARIMA模型实现步骤。一、四种模型含义及对比1、AR、MA、ARMA和ARIMA模型AR可以解决当前数据与后期数据之间的关系，MA则可以解决随机变动也就是噪声的问题。ARMA模型是与自回归和移动平均模型两部分组成。所以可以表示为ARMA(p, q)。p是自回归阶数，q是移动平均阶数。 注意
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2023-10-16 22:28:55
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本文以Python进行数据预测为中心，从数据准备、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化等方面进行了详细的阐述。通过合理的数据处理和模型选择，结合Python强大的数据科学库，我们可以实现准确的数据预测和分析。希望本文对你在数据预测领域的学习和实践有所帮助。
原创
2023-10-07 10:42:36
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# Python用测试集进行预测代码
在机器学习中，我们经常需要使用已有的数据集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。通过使用测试集进行预测，我们可以衡量模型在未知数据上的表现，并对模型进行优化。
本文将介绍如何使用Python编写代码来使用测试集进行预测，以及如何评估模型的性能。我们将使用一个示例数据集来说明这些概念。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先准备好数据集。假设我们有一
原创
2023-08-15 14:34:29
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Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户(初学者和高级用户)的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。在本文中，我们会研究一些用于数据科学任务的 Python 库，而不是常见的比如 pand
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2024-08-30 12:46:43
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一、综述在生活中，常常会遇到状态的转换。比如水，在低温0度以下会结冰。用一个状态转换图就是 此等例子比比皆是，这就是最基本的状态转换图。此图应用广泛，比如工业制造领域跟踪设备的状态。本节内容就是用python去模拟各种状态的转换过程。二、准备1. python解释器2. 安装transition库pip install transitions3. 源码网址https://pypi.org/proj
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2023-11-20 00:26:40
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目录: why to do?how to do? why to do?简单介绍一下为什么要做这个吧? 首先呢, 最近一直在看基于tensorflow框架实现facenet等一些人脸识别的网络. 再加上昨天(2022年12月3日)是2022年世界杯1/8决赛第一个比赛日. 就在不同平台搜了一下, 看看有没有其他大牛也做了这方面的预测, 最后, 发现了几个博主做了相关分析.但是他们做的时间比较久,
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2023-10-18 19:43:07
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前言 今年世界杯有人欢喜有人愁，我想愁的人应该居多，不得不说，小日本是真菜啊，特么的！今天还是搞点咱们好玩点的，世界杯嘛，大家看看就行，大家不是都说，看国足比看相声还搞笑吗？ 好了，不笑了。今天给大家带来一款非常简单的足球小游戏，希望大家喜欢，也喜欢大家能在这次世界杯旗开得胜。如果喜欢的话，点点小赞呗开发工具Python版本：3.7.8相关模块：p
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2023-10-29 21:04:19
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# 教你如何使用Python OLS进行预测
## 一、整体流程
下面是使用Python OLS进行预测的整体流程，可以通过以下步骤来完成：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据准备
数据准备 --> 模型拟合
模型拟合 --> 预测
预测 --> 结束
结束 --> [*]
```
##
原创
2024-04-26 06:08:58
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# Python进行公式预测教程
## 一、流程概述
下面是实现Python进行公式预测的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：准备需要用到的数据集 |
| 2 | 数据预处理：对数据进行清洗和转换 |
| 3 | 模型选择：选择适合的预测模型 |
| 4 | 模型训练：使用训练数据对模型进行训练 |
| 5 | 预测测试：使用测试数据进行
原创
2024-07-02 03:27:53
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本节书摘来自华章出版社《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》一书中的第2章，作者：[美] 托马斯 W. 米勒（Thomas W. Miller） 著 崔立真 鹿旭东 译第2章 预测消费者的选择“我们是何种人并不由我们的能力决定，这是我们的选择。”—2002年美国电影《哈利波特与密室》中阿尔布斯•邓宝多尔教授（理查德•哈里斯饰）我把自己人生中的很多时间用于工作，这是我的选择。在准
# Python进行概率预测的流程和代码实现
## 概述
在Python中进行概率预测是一项常见的任务，它可以用于数据分析、机器学习、金融风险评估等领域。本文将介绍一种简单的概率预测流程，并提供相应的代码和注释。
## 流程概览
下面是整个概率预测流程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集和处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型训
原创
2024-01-16 06:52:50
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