文件名称：Data_Science_Portfolio:这是我完成的数据科学项目的存储库
文件大小：1KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-01 18:36:11
ML模型使用来自各种来源的数据来预测申请人的违约概率，例如信贷局，先前的贷款申请，先前的贷款表现，先前的信用卡表现，分期付款和当前申请。 该项目的数据来自Kaggle举办的竞赛。 当前，该项目包括以下部分： 第1部分：导入原始训练数据集，聚集特征创建并将这些特征映射到Trainign数据上第2部分：有关具有映射特征，基线模型（逻辑回归）和调整模型性能（通过特征工程和特征选择）的训练数据的EDA 第3部分（进行中）：尝试整合算法，以查看它是否进一步改善了模型性能 结果与结果： 当前最佳模型=> Logistic回归，火车上的ROC为0.7486，Kaggle得分为0.7351（在测试中）
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Data_Science_Portfolio-master
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