文件名称：逐步回归法matlab代码-Data-Science-Portfolio:包含我为学术，自学和业余爱好而完成的数据科学项目组合的存储库。以iP
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更新时间：2024-06-10 06:09:15
系统开源
初步回归法matlab代码凯文·文奈·卡森德拉 包含我为学术，自学和业余爱好而完成的数据科学项目组合的存储库。 以iPython Notebook和R文件的形式呈现。 *注意：项目中使用的数据（可在数据目录下访问）仅用于演示目的。 电子邮件： 领英 内容 项目： 机器学习 ：使用前向神经网络和随机森林开发了一个优化程序，可根据信用历史数据（20个属性）对客户及其违约风险进行分类。 FNN中的神经元数量，配置和学习速率等参数会发生变化，而随机森林中的最大深度和树数则会发生变化。 我们使用交叉验证方法从NN和RF中找到最佳模型。 在验证集上，使用随机森林中的alpha = 0.3的配置（8,7）和使用tress = 100且最大深度= 10的配置（8,7）在NN中获得F-1分数为84.89％，在F-1分数为87.10％。 ：有8种不同的电子书文本文件，可在上免费使用。 执行的步骤：将文本文件导入python，文本解析和转换操作（例如小写转换，去除特殊字符，收缩词，标记化等），为每个术语标记词性，将术语词干以获取其根词，停止词移动。 该项目还显示了未执行POS标记，停止单词删除和阻止操作时结
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Data-Science-Portfolio-master
----LICENSE(1KB)
----README.md(7KB)