网络贷款违约预测的完整项目，数据+代码一应俱全。数据量不小，场景还挺贴近实际，适合练手或者做演示。模型用了经典的机器学习做法，像随机森林、逻辑回归啥的都有，训练过程也比较规范。用pandas数据，用sklearn建模，流程走得还蛮顺，代码也清晰易读。没太多花哨的东西，就是标准套路，但也方便你后面自己
Python 0 次浏览
项目概述 本项目开发一个信用卡违约预测模型，利用用户的信用和借贷信息来预测未来违约的可能性。该模型帮助贷款机构做出明智的决策，并为借款人提供有关其财务状况的见解。 方法 该模型采用机器学习技术，包括逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和 XGBoost（XGB）。模型经过以下步骤构建：- 数据探索：探
Python 24 次浏览
Swing模式下的天气预测示例，采用MVC架构。
Java 28 次浏览
Python语言中可使用时间序列预测的方法包括平稳性检验、自相关和偏自相关分析、建模与预测。
Python 26 次浏览