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DataMiningCase

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流失预警模型(二分类),代码原型为本人在某银行做的流失模型,AUC:83%、召回率(覆盖率):19.4%,精确率:85%(数据是外部数据/代码已脱敏)

基于真实业务上手数据挖掘(银行流失预警):数据的处理、LightGBM、sklearn包(里面含有:GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等)、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图,并输出预测名单。

告诉你:是什么(WHAT)、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。

注释覆盖率为80%左右,旨在帮助快速入门,新手级

项目涉及的如下:

模型评估及实验 数据挖掘流程图

说明

本专题并不用于商业用途,转载请注明本专题地址,如有侵权,请务必邮件通知作者。

本人水平有限,代码搬到外部环境难免有遗漏错误的地方,望不吝赐教,万分感谢。

有代码疑惑的地方也请找我。

Email:909336740@qq.com

PS:如你尝试有效并喜欢,欢迎点赞,如你尝试失败请联系我。

项目简介

🚀 Github 镜像仓库 🚀

源项目地址

https://github.com/ben1234560/dataminingcase

发行版本

当前项目没有发行版本

贡献者 2

g909336740 @g909336740
B ben1234560 @ben1234560

开发语言

  • Python 100.0 %