文件名称：User-Ad-Click-Predictive-Model:Logistic回归预测模型，可根据用户的功能或兴趣预测用户是否会点击广告
文件大小：376KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 23:21:42
JupyterNotebook
用户广告点击预测模型 使用Pandas，Numpy，Seaborn，Matplotlib和Sklearn分析人工广告数据并创建Logistic回归模型，以根据用户的功能或兴趣预测用户是否会点击该广告。 数据和练习模板由The Knowledge House（Tech Bootcamp）的讲师提供。 为了方便访问，我将数据（我不拥有）添加到我的Qri数据配置文件中： ://qri.cloud/ldiakite/advertising_data
【文件预览】：
User-Ad-Click-Predictive-Model-master
----Logistic Regression Project.ipynb(512KB)
----README.md(494B)