Этот проект был выполнен в рамках академической курсовой работы (Прогнозная аналитика) в Северо-восточном университете, Бостон, Массачусетс, под руководством профессора Эндрю Лонга. Введение Все поставщики продуктов/услуг должны анализировать закономерности, тенденции между клиентами, а также отслеживать каждого клиента индивидуально, чтобы понять их потребности и оправдать их ожидания, уделяя особое внимание. Если эти потребности не будут удовлетворены, это может привести к..

Важность функций и древовидные модели Извлечение важности функций из модели машинного обучения является ключом к пониманию того, какие функции больше всего влияют на модель. Визуальное отображение важности этих функций не всегда просто, особенно если вы сразу закодировали свои категориальные функции. Когда категориальный признак содержит несколько уникальных значений, эти значения становятся отдельным столбцом после одного горячего кодирования. Пример столбца фрейма данных с..