ML之RF/kNNC/LoRC/SVMC/RFC/GBDTC：利用Pipeline(客戶年齡/職業/婚姻/教育/違約/余額/住房等)預測客戶是否購買該銀行的產品二分類(評估、調優、推理)

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導讀：根據客戶年齡、職業、婚姻狀況、教育水平、違約記錄、年賬戶平均余額、住房/個人貸款)預測客戶是否購買該銀行的產品

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目錄

利用Pipeline(客戶年齡/職業/婚姻/教育/違約/余額/住房等)預測客戶是否購買該銀行的產品二分類(評估、調優、推理)

輸出結果

設計思路

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利用Pipeline(客戶年齡/職業/婚姻/教育/違約/余額/住房等)預測客戶是否購買該銀行的產品二分類(評估、調優、推理)

輸出結果

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML之RF/kNNC/LoRC/SVMC/RFC/GBDTC：利用Pipeline(客户年龄/职业/婚姻/教育/违约/余额/住房等)预测客户是否购买该银行的产品二分类(评估、调优、推理)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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