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大数据挖掘
案例实战
信用卡高风险客户识别(Python)
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信用卡高风险客户识别(Python)
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介绍
全部
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全部任务
全部任务
2.2 数据探索
2.1 描述性统计分析
1. 案例背景
3.1 数据清洗
6. 小结
5. 模型评价
4.2 模型构建
4.1 聚类参数寻优
4.3 客户分类
3.2 属性构建
课程配套资料下载
1 背景与目标
2 目标分析
3.1 数据探索分析介绍
3.2 数据读取与基本探索
3.3 缺失值处理
3.4 异常值探索与可视化
3.5 数据标准化处理
4.1 建模前数据准备
4.2 模型训练
4.3 ROC曲线图与AUC值介...
4.4 模型测试性能评估
5.1 处理逾期噪声点
5.2 其他特征的异常值处理
5.3 模型保存
6 新样本预测
配套资料下载
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Python机器学习实战-T
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Python网络爬虫实战-T
0
0
Python数据分析与应用-T
2
0
Python编程基础-T
0
0
授课教师
汤嘉琪
数据分析师
课程特色
视频(10)
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