IBM Watson Studio数据建模实战——使用可视化建模工具训练银行业客户流失模型_下

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2023-01-12 15:19:22

课时名称课时知识点
IBM Watson Studio数据建模实战——使用可视化建模工具训练银行业客户流失模型_下机器学习和深度学习是当今数据科学最为前沿的技术，使用开源的人工智能开发框架和成熟的企业级建模工具是现代数据科学家的基本技能。本实战课程通过一个详细的动手实验帮助你使用IBM Watson Studio构建一个银行业中常见的预测客户流失的模型。通过动手实验，你将会掌握如何使用Python创建SK-Learn模型，以及如何使用可视化的画布模式训练模型。
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数据清理是任何机器学习项目中最重要的部分。事实上，您的数据可能有多种格式，并且分布在不同的系统中，这使得在将数据提供给 ML 模型之前，必须对其进行适当的处理。数据准备是 ML 流程中最繁琐和耗时的步骤之一(一些调查显示，数据科学家将 80%的时间花在数据准备和管理上！).然而，这也是最关键的一步，因为输入数据是模型的主要成分。Python 提供了某些包，这些包提供了不同的工具来简化数据准备过程，其中一个解决方案是使用自定义转换器和管道。
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