xgboost的安装包。
使用方法：将文件放入python文件下的Scripts文件夹下，打开cmd，到Scripts目录下输入：pipinstallerxgboost.dll，等待安装完成即可。
使用方法：将文件放入python文件下的Scripts文件夹下，打开cmd，到Scripts目录下输入：pipinstallerxgboost.dll，等待安装完成即可。
2024/8/9 14:56:03
2.03MB
发帖求助Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/DELL/Desktop/sheepai.py",line6,insheep=ChatBot("艾酪")File"C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\chatterbot\chatterbot.py",line41,in__init__self.storage=utils.initialize_class(sto
2024/8/9 1:17:16
589B
数据来自Kaggle的GiveMeSomeCredit，有15万条的样本数据，下图可以看到这份数据的大致情况。
数据属于个人消费类贷款，只考虑信用评分最终实施时能够使用到的数据应从如下一些方面获取数据：–基本属性：包括了借款人当时的年龄。
–偿债能力：包括了借款人的月收入、负债比率。
–信用往来：两年内35-59天逾期次数、两年内60-89天逾期次数、两年内90天或高于90天逾期的次数。
–财产状况：包括了开放式信贷和贷款数量、不动产贷款或额度数量。
–贷款属性：暂无。
–其他因素：包括了借款人的家属数量（不包括本人在内）。
–时间窗口：自变量的观察窗口为过去两年，因变量表现窗口为未来两年。
数据属于个人消费类贷款，只考虑信用评分最终实施时能够使用到的数据应从如下一些方面获取数据：–基本属性：包括了借款人当时的年龄。
–偿债能力：包括了借款人的月收入、负债比率。
–信用往来：两年内35-59天逾期次数、两年内60-89天逾期次数、两年内90天或高于90天逾期的次数。
–财产状况：包括了开放式信贷和贷款数量、不动产贷款或额度数量。
–贷款属性：暂无。
–其他因素：包括了借款人的家属数量（不包括本人在内）。
–时间窗口：自变量的观察窗口为过去两年，因变量表现窗口为未来两年。
2024/8/8 6:55:55
6.32MB
本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。
,书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。
目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。
,本书特色,·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
,·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
,·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。
,书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。
目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。
,本书特色,·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
,·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
,·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。
2024/8/8 5:39:31
67.61MB