流程图
2018-04-17 23:24:01 0 举报
测试
作者其他创作
大纲/内容
EDA
特征工程
yan
soc预测
核心技术
数据处理
模型开发
主要算法：LR、XGBOOST、RF评估选择:ROC\\AUC、KS、拟合图
TSP数据上发
用户网购行为
金额|频次|类型
模型选择
模型调用
模型开发流程
数据采集&清洗
数据处理主要涉及工具：datax、sqoop、mysql、hive特征工程主要方法:RF、LASSO
步骤二数据采集&清洗
数据处理主要涉及工具：sqoop、mysql、hive、spark
SOC纠正技术
模型训练
年龄|性别|职业
可视化
模型部署
步骤四模型训练&评估
车辆历史行驶记录车辆车况信息路况信息
数据采集
PMML
模型评估
离线模型训练
数据转换
探索分析
主要算法：LR、XGBOOST评估选择:RSME、R-sequared
EDA单变量分析多变量分析
时长|数量|类型
用户基础属性
用户通行行为
步骤三特征工程
用户APP行为
时长|频次|人数
数据清洗
基于用户行为数据产生的衍生变量
步骤一soc纠正
驾驶建议
统计分析
收藏
职业：暂无
0 条评论
回复 删除
下一页
