capstone project for arvato financial service 源码
人工金融服务的顶点项目(Udacity-数据科学纳米学位) 描述 该项目包括三个主要步骤:客户细分报告,监督学习模型和Kaggle竞赛。 客户细分报告使用无监督学习方法来分析已建立客户和一般人群的属性,以创建客户细分。 监督学习模型构建一个机器学习模型,该模型使用MAILOUT TRAIN数据集作为验证数据集来预测每个人是否将对活动做出响应。 Kaggle竞赛作为Kaggle竞赛的一部分,将使用训练有素的模型对MAILOUT TEST进行预测(个人成为邮寄活动客户的概率)。 依存关系 该存储库使用Python编写,并且需要以下Python软件包:NumPy,Pandas,matplotlib.pyplot,pickle,xgboost,sklearn.metrics,xklearn.decomposition,sklearn.processing,sklearn.cluster,sk
文件列表
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capstone-project-for-arvato-financial-service-main
data cleaning and preprocessing.ipynb
12KB
list of functions.ipynb
16KB
xgbcl model for mailout train best model with loss 0.235243
1.06MB
arvato project report.docx
532KB
unsupervised learning model.ipynb
30KB
website for my blog post.docx
11KB
Arvato Project Workbook (2).ipynb
82KB
supervised learning model.ipynb
28KB
README.md
2KB
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