| Сурет 10 Датасеттерді импорттау
Одан соң жүктелген ақпараттарды тексереміз (11 – сурет).
Сурет 11 Деректерді тексеру
Егер деректердің ішінде бос (NULLS), толтырылмаған ақпарат болса, біздің оқыту моделіміз бұзылады, сәйкесінше оларды жоямыз (12 – сурет).
Сурет 12 Медианаға іздеу мен орын ауыстыру
Моделімізді оқытатын кітапханалар тізімі (13 – сурет).
Сурет 13 Деректерді машиналық үйрету
Банк клиенттерінің төлем қабілеттілігін көресететін есептеуге қажетті ақпараттардың салмағы берілген, басқаша айтқанда, шешім қабылдау кезінде сүйенетін негізгі критерийлердің тізімі (14 – сурет).
Сурет 14 Критерийлер бойынша ақпараттар салмағы
Жүктелген 150 000 жуық ақпаратты 2-ге бөлеміз. 75% ақпаратты «train» моделімізді оқытуға, ал қалған 25 % ақпаратты «test» моделіміздің қаншалықты дұрыс жұмыс жасайтынын білу үшін қолданамыз (15 - сурет).
Сурет 15 Бірнеше модельдермен оқыту
Төменде банк клиенттерінің төлем қабілеттілігін көресететін есепті Logistic regression әдісін қолдану арқылы шешу нұсқасы көрсетілген (16 – сурет).
Достарыңызбен бөлісу: |
