分类:梅蒂斯项目3 源码

预测定期存款注册 我使用了几种机器学习算法,以使用UCI的银行营销数据集来预测定期存款注册。 预测谁会签约的目的是通过更加关注可能签约的潜在客户,同时减少与那些不太可能创建帐户的客户联系所花费的时间,从而整体提高电话营销活动的效率。 在可以找到我的建模,模型选择和数据解释过程的摘要。 SQL,探索,数据清理: 我首先创建了一个postgresql数据库,以完成一些初步的数据探索,例如看一下电话销售活动期间进一步的联系不再产生任何定期存款签约以及哪些职业签约数量最多的点。 我检查了空值并删除了重复的行,并开始了一些功能设计。 UCI指出,观察是按日期排序的,从2008年5月至2010年11月,因此我能够为每个观察添加年份。 我还通过合并现有功能(例如将各个年龄段划分为年龄段)来创建新功能。 作为我的数据探索的一部分,我还绘制了多个特征图,研究了签署和未签署定期存款的人数之间的不平衡。 处理