文件名称：DS_projects
文件大小：4.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-04 10:38:30
JupyterNotebook
DS_projects 项目 主要指标 描述 堆 二进制分类： 准确性 重新创建电信公司的资费推荐系统。 熊猫，numpy，sklearn， matplotlib 二进制分类： F1，AUC-ROC 预测客户是否离开银行。 熊猫，numpy，sklearn， matplotlib 回归： 利润，RSME 预测多个区域的油浓度。 引导并计算生产开放的利润和风险。 熊猫，numpy，sklearn， matplotlib，seaborn 回归： 斯玛普 在黄金生产的多个阶段分析和预测金的浓度。 熊猫，numpy，sklearn， matplotlib，seaborn 回归： RSME，预测时间，学习时间 预测新应用的汽车价格。 xgboost，lightgbm，catboost， 熊猫，numpy，sklearn， matplotlib，季节性 回归： RSME
【文件预览】：
DS_projects-main
----.gitignore(18B)
----6_taxiload_prediction_timeseries_project()
--------catboost_info()
--------taxi_timeseries_project.ipynb(3.01MB)
----3_oil_wells_detection_project()
--------oil_detection_project.ipynb(9.25MB)
----2_bank_outflow_project()
--------bank_leaving_project.ipynb(375KB)
----1_telecom_tariffs_classification_project()
--------telecom_tarifs_project.ipynb(3.55MB)
----4_gold_production_prediction_project()
--------gold_production_project.ipynb(1.46MB)
----7_toxic_comments_NLP_project()
--------toxic_comments_NLP_project.ipynb(49KB)
----README.md(2KB)
----9_telecom_outflow_project()
--------catboost_info()
--------telecom_final_project.ipynb(1.45MB)
----5_cars_price_prediction_project()
--------cars_price_project.ipynb(737KB)
--------catboost_info()