發(fā)簡信
IP屬地：四川
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Task5 - 模型融合內(nèi)容介紹模型融合是比賽后期一個重要的環(huán)節(jié)棍弄，大體來說有如下的類型方式。 簡單加權(quán)融合: 回歸（分類概率）：算術(shù)平均融合（Arithmetic me...
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Task4 - 建模與調(diào)參
1. 內(nèi)容介紹 線性回歸模型： 線性回歸對于特征的要求； 處理長尾分布例隆； 理解線性回歸模型； 模型性能驗證： 評價函數(shù)與目標函數(shù)微姊； 交叉驗證方法...
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Task3 - 特征工程
1. 數(shù)據(jù)分箱 一般在建立分類模型時航攒，需要對連續(xù)變量離散化，特征離散化后让簿，模型會更穩(wěn)定敬察，降低了模型過擬合的風(fēng)險。比如在建立申請評分卡模型時用lo...
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數(shù)據(jù)的探索性分析（EDA）一. 任務(wù)內(nèi)容 載入各種數(shù)據(jù)科學(xué)以及可視化庫:數(shù)據(jù)科學(xué)庫 pandas拜英、numpy静汤、scipy；可視化庫 matplotlib、seabon虫给；其...