文件名称：Auto-Insurance_Claim-Prediction:笛卡尔承保带回家评估
文件大小：2.75MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 12:57:37
JupyterNotebook
汽车保险_索赔预测 解释性报告 请参阅此存储库中名为的文件，以获取有关此Data Science项目结构的说明。 广泛地讲，我们首先在“ Preliminaryprocessing.ipynb”中运行数据处理，然后通过“ EDA.ipynb”探索数据，最后在“ Machine_Learning_Modeling.ipynb”中对机器学习算法进行建模。 套件安装 第一个预处理笔记本中提供了默认anaconda环境之上的软件包安装命令。 为了方便起见，在下面也引用了它们。 请在Jupyter Notebook单元上运行以下命令： ！pip安装numpy ！pip安装熊猫 ！pip install seaborn ！pip安装matplotlib ！pip install -U scikit-learn ！pip安装xgboost ！pip安装heatmapz
【文件预览】：
Auto-Insurance_Claim-Prediction-main
----train_cleaned.csv(790KB)
----XGBoost_test-classifications.csv(19KB)
----Preliminary-processing.ipynb(92KB)
----Logistic_Regression_test-probabilities.csv(74KB)
----XGBoost_test-probabilities.csv(48KB)
----train_auto.csv(1.11MB)
----Descartes_Underwriting_Assessment_Report.pdf(39KB)
----EDA.ipynb(2.92MB)
----SHELL_AUTO.csv(37KB)
----README.md(1007B)
----Logistic_Regression_test-classifications.csv(19KB)
----test_auto.csv(282KB)
----Machine_Learning_Modeling.ipynb(174KB)