壓縮變量的思路方法 建模前—主成分嬉探、因子分析或變量聚類建模時(shí)—逐步法或者全子集法 主成分分析：根據(jù)變量之間的相關(guān)性，把相關(guān)性較高的地方拿出來(lái)提取一個(gè)主成分,即從原始變量中導(dǎo)出...
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【理論篇】：主成分分析法和變量聚類 -
【挖掘模型】：Python-KMeans算法聚類消費(fèi)行為特征數(shù)據(jù)原理：快速聚類法帮毁，在最小化誤差函數(shù)的基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)劃分為預(yù)定類數(shù)K溜宽，簡(jiǎn)單并便于處理大數(shù)據(jù) K-Means是聚類算法 數(shù)據(jù)源 結(jié)果 客戶價(jià)值： 分群1特點(diǎn)： R間隔相對(duì)較小吉拳，主要...
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【挖掘模型】：R語(yǔ)言-決策樹(shù)觀察汽車信用貸款違約模式背景： 目前有一批汽車信用貸款用戶違約數(shù)據(jù)（客戶屬性 + 賬號(hào)屬性 + 消費(fèi)行為 +還款行為），市場(chǎng)部門(mén)想根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立決策樹(shù)模型從而觀察違約用戶的違約模式适揉，進(jìn)而調(diào)整業(yè)務(wù)留攒。...
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【挖掘模型】：R語(yǔ)言-邏輯回歸預(yù)測(cè)汽車信用金融違約模型
背景： 目前有一批汽車信用貸款用戶違約數(shù)據(jù)（客戶屬性 + 賬號(hào)屬性 + 消費(fèi)行為 +還款行為）煤惩，市場(chǎng)部門(mén)想根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立模型從而預(yù)測(cè)下一批相似用戶將來(lái)是否會(huì)違約。 數(shù)據(jù)源：...