Swuagg
这家伙很懒，什么也没写
基于XGBoost算法的皮马印第安人糖尿病预测模型
基于XGBoost算法的皮马印第安人糖尿病预测模型 数据集概述 皮马印第安人糖尿病数据集包含768个样本，每个样本记录8个特征变量和1个目标变量，用于预测未来五年内是否患糖尿病。 特征变量： 年龄 (Age)：患者年龄 性别 (Sex)：患者性别 (1: 男性, 0: 女性) 体重指数 (BMI)
机器学习 5 0 zip 2024-07-04 09:07:00
利用逻辑回归建模与lightGBM特征筛选优化
为构建精确模型，采用逻辑回归作为核心算法，同时利用lightGBM进行特征筛选，确保仅使用对目标变量有显著影响的数据特征，从而提升模型性能。
机器学习 13 0 zip 2024-05-12 08:05:17
A/B测试与数据分析案例分析
数据分析和A/B测试是当今数据驱动决策的重要工具之一。A/B测试通过对比两个或多个版本的变化，确定哪种版本能够带来更好的结果。这种方法被广泛应用于网站优化、产品设计和营销策略等领域。下面通过具体案例来解析A/B测试在实际应用中的效果。
其他 4 0 zip 2024-04-14 17:04:12
基于顾客数据的KMeans聚类分析案例
这个案例着眼于应用KMeans聚类分析顾客数据集。KMeans聚类是一种机器学习算法，它通过将数据划分为不同的簇来揭示数据内在的模式和关联。在这个案例中，我们将对顾客数据进行聚类分析，以便发现潜在的客户群体并理解其购买行为和偏好。通过这种分析，企业可以更好地了解其客户，制定个性化营销策略，并提供更精
其他 11 0 csv 2023-11-22 17:11:30
电信用户流失预测模型关键特征研究
在电信行业，用户流失一直是一个备受关注的问题。为了更好地理解和预测电信用户流失，研究人员构建了一份详细的数据集，涵盖了多个关键特征。该数据集包括用户的通话时长、使用流量情况、账单支付情况等多个维度的数据。通过对这些特征的深入研究，可以发现影响用户流失的关键因素，并建立相应的预测模型。这一研究有助于电
电信 31 0 csv 2023-11-19 03:11:29
数据驱动的月度决策：快消企业数据回归分析案例
快消企业在竞争激烈的市场中，如何更好地运用数据进行决策是一项关键任务。月度回归分析实战项目成为了解决这一挑战的有效途径。通过对快消企业数据进行回归分析，企业可以更精准地预测销售趋势、评估广告效果以及优化产品策略。这种基于实际数据的决策方式，不仅提高了企业的决策精准度，还为企业在市场中赢得更大的份额提
其他 4 0 csv 2023-11-12 09:11:29
Facebook V数据集用于AIGC数据分析和机器学习
这个数据集是专为AIGC（人工智能生成内容）的数据分析和机器学习而设计的。数据集包括训练集和测试集，分别为1.27G和283M。它提供了用于预测Facebook Check-Ins的原生数据，适合进行各种数据分析和机器学习任务。
机器学习 56 0 zip 2023-10-15 08:10:29