在當今競爭激烈的商業環境中，客戶流失（客戶流失）是許多公司面臨的一個關鍵挑戰。能夠預測哪些客戶有流失風險可以幫助企業採取主動措施留住這些客戶，並保持長期盈利能力。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力量... 閱讀更多

簡介 Python 是一種靈活的程式語言，擁有無限的庫和系統環境。一個流行的庫是 scikit−learn，它提供了一套豐富的機器學習和資料分析工具。在本文中，我們將深入探討 Python 和 scikit−learn 中管道的概念。管道是用於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說明，幷包含完整的程式碼和輸出。理解管道在... 閱讀更多

在機器學習領域，理解各種協方差矩陣估計技術至關重要。Scikit-Learn 包具有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。協方差估計簡介在開始比較之前，讓我們先建立協方差估計。在統計學和資料分析中，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。在處理多維資料集時，這變得更加重要，因為理解不同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度的過程。這通常是為了使資料更易於管理並更容易分析和解釋。資料泛化簡介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立即顯現的模式和趨勢來理解大型複雜資料集。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 - 第 1 步 - 首先匯入必要的包 scikit-learn、NumPy 和 matplotlib 第 2 步 - 載入資料集並從中構建訓練和測試資料集。第 3 步 - 使用 matplotlib 繪製訓練例項。儘管此步驟是可選的，但最好繪製例項以獲得更多清晰度。第 4 步 - 建立... 閱讀更多

Iris，一個多變數花卉資料集，是 Pyhton scikit-learn 最有用的資料集之一。它有 3 個類別，每個類別有 50 個例項，包含三種鳶尾花物種（即鳶尾花、維吉尼亞鳶尾花和雜色鳶尾花）的花萼和花瓣部分的測量值。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，並且包含四個特徵，即花萼長度（釐米）、花萼寬度（釐米）、花瓣長度（釐米）、花瓣寬度（釐米）。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 個特徵資料集轉換為 2 個特徵資料集將大大減少資料大小，並且我們將丟失一些有用的資訊。它還會影響機器學習模型的分類準確性。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，一種無監督機器學習方法，用於透過選擇一組主要特徵來減少每個資料樣本的特徵變數數量。主成分分析 (PCA) 是 Sklearn 中可用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執行降維。使用主成分分析 (PCA) PCA 是一種統計方法，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“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（如主成分分析 (PCA)）無法勝任的資料。Python Scikit-learn 提供了一個名為 sklearn.random_projection 的模組，它實現了計算高效的降維方法。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 為了實現高斯隨機矩陣，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，是從未知資料集中預測類別的過程。Scikit-learn 有三種樸素貝葉斯模型，分別是：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。藉助一個示例，讓我們看看如何使用 Scikit-Learn Python ML 庫構建高斯樸素貝葉斯分類器。... 閱讀更多