预测模型预测及评估_基于多种模型集成学习的旅行目的地.ipynb

时间:2022-03-16 10:42:41
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文件名称:预测模型预测及评估_基于多种模型集成学习的旅行目的地.ipynb

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更新时间:2022-03-16 10:42:41

集成学习 机器学习 人工智能 模型预测 数据分析

方法描述部分主要侧重描述本文运用的预测模型,以及其中的框架,同时指出用于评价模型的指标。首先我们根据特征自动化选择的结果,决定选择'gender', "first_affiliate_tracked","first_browser","time_gap","bins","Search_Booking_Gap_2","signup_method_flow","affiliate_channel_provider"作为我们的特征变量。 涉及到:KNN、SVM、DT、Stacking、AdaBoost、GBDT、Random Forest、XGBoost、RNN,同时在评估指标方面指出混淆矩阵、二级指标、三级指标和kappa系数。


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