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chenqianguan
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2023年12月9日
XGB
摘要: from xgboost import XGBClassifier model = XGBClassifier(learning_rate=0.1,max_depth=5,alpha=0.2) model.fit(x_train,y_train) p=model.predict_proba(x_te
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posted @ 2023-12-09 14:32 广爷天下无双
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随机森林
摘要: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier(n_estimators=22,max_depth=7,min_samples_split=33,min_samples_leaf=18)
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posted @ 2023-12-09 14:31 广爷天下无双
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决策树
摘要: 2、决策树 from sklearn import tree clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini",max_depth=5,min_samples_split=2,min_samples_leaf=52) clf.fit(x_train
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posted @ 2023-12-09 14:31 广爷天下无双
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逻辑回归
摘要: 2、逻辑回归 2.1常规但是要考虑样本均衡问题 import matplotlib.pyplot as plt x=z.iloc[:,0:7] y=z.iloc[:,7:] from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea
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posted @ 2023-12-09 14:30 广爷天下无双
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画ks曲线能得到阈值和精确ks
摘要: 尝试模型代码 1、画出p值 实现ks计算 from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.pipeline import make_pipeline import matplotlib import matplotlib.pyplot as pl
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posted @ 2023-12-09 14:29 广爷天下无双
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2023年11月29日
画提升度曲线
摘要: 画lift曲线 target=np.array([1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1]) y_pre=np.random.rand(20) y_pre def lift(target,y_pre): data=pd.DataFrame({'target':
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posted @ 2023-11-29 19:39 广爷天下无双
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2023年11月28日
帆软bi使用
摘要: 筛选器在直连数据中对底层数据进行筛选: where 1=1 ${if(len(平台)=0,"","and 平台 in ('" + 平台 + "')")} ${if(len(灰度)=0,"","and 灰度 in ('" + 灰度 + "')")} A','B','C 1','0 交叉表使用,实现新增
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posted @ 2023-11-28 20:06 广爷天下无双
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mysql连接和导出删掉存在的表
摘要: import pandas as pd import numpy as np import pymysql %%打开数据库连接 conn = pymysql.connect(host='地址',user = "用户",passwd = "密码", db = "数据库") sql1 = ''' '''
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posted @ 2023-11-28 20:05 广爷天下无双
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学习网站
摘要: 风控知识: 风控指标:https://blog.csdn.net/eroswang/article/details/117735703 vintage:https://zhuanlan.zhihu.com/p/163206686 vintage:https://zhuanlan.zhihu.com/
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posted @ 2023-11-28 19:56 广爷天下无双
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