SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）は、不均衡なデータセットの問題に対処するために開発されたオーバーサンプリングの手法です。オーバーサンプリングの主な目的は少数クラスのサンプル数を増加させることにより、クラス間のバランスを改善し ...
問題文をGoogle翻訳し少し加筆して以下に。 説明：この一連の課題群の目標は、特定の通信会社のどの顧客が、アカウントの属性に基づいてチャーンする（つまり、契約をキャンセルする）かを予測することです。ここで、予測されるターゲットクラスはChurn ...
Ce projet compare deux approches differentes de machine learning pour predire le churn (depart) des clients bancaires : Classification Binaire Supervisee (avec equilibrage de classe SMOTE) Detection d ...
一部の結果でアクセス不可の可能性があるため、非表示になっています。
アクセス不可の結果を表示する