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)

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)

导读：根据客户年龄、职业、婚姻状况、教育水平、违约记录、年账户平均余额、住房/个人贷款)预测客户是否购买该银行的产品

---

相关文章
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)
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)全部

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)

输出结果

设计思路