在當今競爭激烈的商業環境中，客戶流失（客戶的流失）是許多公司面臨的一個嚴峻挑戰。能夠預測哪些客戶有流失的風險可以幫助企業採取積極措施留住這些客戶，並保持長期的盈利能力。在本文中，我們將探討如何使用 Python 和 scikit-learn 庫構建客戶流失預測機器學習模型。我們將開發的客戶流失預測模型旨在分析客戶資料並預測客戶是否可能流失。透過利用機器學習的強大功能…… 閱讀更多

介紹 Python 是一種靈活的程式語言，擁有無限的庫和框架。Scikit-learn 是一個流行的庫，它提供了一套豐富的工具，用於機器學習和資料分析。在本文中，我們將深入探討 Python 和 scikit-learn 中管道的概念。管道是組織和簡化機器學習工作流程的有效工具，它允許您將多個數據預處理和建模步驟連結在一起。我們將研究三種不同的構建管道的方法，對每種方法進行簡要解釋，幷包含完整的程式碼和輸出。理解管道在…… 閱讀更多

理解估計協方差矩陣的各種技術在機器學習領域至關重要。Scikit-Learn 包含兩種流行的協方差估計方法，本文將對它們進行比較。Ledoit-Wolf Oracle 近似收縮 (OAS) 估計。協方差估計簡介 在我們開始比較之前，讓我們先了解協方差估計。在統計和資料分析中，協方差估計是一種用於理解和量化資料集中多個維度或特徵之間關係的技術。當處理多維資料集時，這變得更加重要，因為理解各種變數之間的關係可以提高機器學習模型的效能…… 閱讀更多

資料泛化，也稱為資料彙總或資料壓縮，是透過識別和以更簡化的形式表示資料中的模式來降低大型資料集複雜性的過程。這通常是為了使資料更易於管理，並更容易分析和解釋。資料泛化的介紹 資料泛化是資料分析過程中至關重要的一步，因為它允許我們透過識別可能不會立即顯現的模式和趨勢來理解大型和複雜的資料集。透過簡化資料，我們可以更容易地識別關係、分類…… 閱讀更多

線性分類是最簡單的機器學習問題之一。為了實現線性分類，我們將使用 sklearn 的 SGD（隨機梯度下降）分類器來預測鳶尾花物種。步驟 您可以按照以下步驟使用 Python Scikit-learn 實現線性分類：步驟 1 - 首先匯入必要的包 scikit-learn、NumPy 和 matplotlib 步驟 2 - 載入資料集並從中構建訓練和測試資料集。步驟 3 - 使用 matplotlib 繪製訓練例項。雖然此步驟是可選的，但最好繪製例項以提高畫質晰度。步驟 4 - 建立…… 閱讀更多

Iris，一個多變數花卉資料集，是最有用的 Python scikit-learn 資料集之一。它有 3 個類別，每個類別有 50 個例項，包含三種鳶尾花物種（即 Iris setosa、Iris virginica 和 Iris versicolor）的花萼和花瓣部分的測量結果。此外，Iris 資料集包含來自這三個物種中的每一個的 50 個例項，幷包含四個特徵，即花萼長度 (cm)、花萼寬度 (cm)、花瓣長度 (cm)、花瓣寬度 (cm)。我們可以使用主成分分析 (PCA) 將 IRIS 資料集轉換為具有 2 個特徵的新特徵空間。步驟 我們可以按照以下步驟…… 閱讀更多

Sklearn DIGITS 資料集有 64 個特徵，因為每個數字的影像大小為 8x8 畫素。我們可以使用主成分分析 (PCA) 將 Scikit-learn DIGITS 資料集轉換為具有 2 個特徵的新特徵空間。將 64 個特徵的資料集轉換為 2 個特徵的資料集將大大減少資料大小，我們將丟失一些有用的資訊。這也將影響機器學習模型的分類精度。將 DIGITS 資料集轉換為 2 特徵資料集的步驟 我們可以按照以下步驟使用 PCA 將 DIGITS 資料集轉換為 2 特徵資料集：首先，匯入…… 閱讀更多

降維是一種無監督機器學習方法，用於減少每個資料樣本的特徵變數數量，選擇一組主要特徵。主成分分析 (PCA) 是 Sklearn 中提供的流行降維演算法之一。在本教程中，我們將使用 Python Scikit-learn (Sklearn) 使用主成分分析和增量主成分分析進行降維。使用主成分分析 (PCA) PCA 是一種統計方法，它透過分析原始資料集的特徵將資料線性投影到新的特徵空間。PCA 背後的主要概念是選擇資料的“主要”特徵…… 閱讀更多

隨機投影是一種降維和資料視覺化方法，用於簡化高維資料的複雜性。它主要應用於其他降維技術（例如主成分分析 (PCA)）無法有效處理的資料。Python Scikit-learn 提供了一個名為 sklearn.random_projection 的模組，它實現了計算效率高的資料降維方法。它實現了以下兩種型別的非結構化隨機矩陣：高斯隨機矩陣、稀疏隨機矩陣。實現高斯隨機投影：對於實現高斯隨機矩陣，random_projection 模組使用 GaussianRandomProjection() 函式，該函式透過……閱讀更多

樸素貝葉斯分類基於貝葉斯機率定理，是根據未知資料集預測類別的過程。Scikit-learn 有三種樸素貝葉斯模型，即：高斯樸素貝葉斯、伯努利樸素貝葉斯、多項式樸素貝葉斯。在本教程中，我們將學習如何使用 Python Scikit-learn (Sklearn) 構建高斯樸素貝葉斯和伯努利樸素貝葉斯分類器。高斯樸素貝葉斯分類器：高斯樸素貝葉斯分類器基於以均值和方差為特徵的連續分佈。透過一個例子，讓我們看看如何使用 Scikit-Learn Python 機器學習庫來構建高斯樸素貝葉斯分類器……閱讀更多