基于R的数据开掘之诺言卡能否守约料想分类

基于R的数据开掘之诺言卡能否守约料想分类
本文阐发了台湾某银行客户的守约收入情景，提出了基于数据开掘本领的料想客户守约大概性。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
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