sckit-learn scikit-learn의 실복 훈련 3~심도 있는 학습을 통해 탐색하기~ 머신러닝에서는 고객 정보에 따라 고객이 정기예금을 신청할 확률을 예측했다. 논리 회귀, 랜덤 숲과 지원 벡터기 를 사용한 최고 점수는 grid best score, 0.9296152371929293 Test set AUC: 0.90 네. 의 물류 회귀 모델의 결과 grid best score, 0.9383648126404396 Test set AUC: 0.91 조금 뒤떨어지다. 딥러닝 MLP... Python3sckit-learnPython scikit-learn의 실복 훈련 2~다양한 모형으로 탐색~ 물류 회귀를 사용하여 고객 정보에 따라 고객이 정기예금을 신청할 확률을 예측했다 의 결과는 gridbest score는 0.938입니다. AUC 0.91 네. 다른 모델을 이용하여 지난번보다 높은 정밀도를 목표로 한다. 무작위 삼림과 벡터기를 지원합니다. 다음에 심층 학습을 하겠습니다. 설치 코드는 의bank2입니다.py 매크로 패키지 가져오기(마지막과 조금 다름) 데이터 읽기(마지막과 동일... Python3sckit-learnPython
scikit-learn의 실복 훈련 3~심도 있는 학습을 통해 탐색하기~ 머신러닝에서는 고객 정보에 따라 고객이 정기예금을 신청할 확률을 예측했다. 논리 회귀, 랜덤 숲과 지원 벡터기 를 사용한 최고 점수는 grid best score, 0.9296152371929293 Test set AUC: 0.90 네. 의 물류 회귀 모델의 결과 grid best score, 0.9383648126404396 Test set AUC: 0.91 조금 뒤떨어지다. 딥러닝 MLP... Python3sckit-learnPython scikit-learn의 실복 훈련 2~다양한 모형으로 탐색~ 물류 회귀를 사용하여 고객 정보에 따라 고객이 정기예금을 신청할 확률을 예측했다 의 결과는 gridbest score는 0.938입니다. AUC 0.91 네. 다른 모델을 이용하여 지난번보다 높은 정밀도를 목표로 한다. 무작위 삼림과 벡터기를 지원합니다. 다음에 심층 학습을 하겠습니다. 설치 코드는 의bank2입니다.py 매크로 패키지 가져오기(마지막과 조금 다름) 데이터 읽기(마지막과 동일... Python3sckit-learnPython