分析决策树算法和逻辑回归算法的准确率问题
首先我们导入一组airplan.xlsx数据。 数据表中的age表示年龄、FLIGHT_COUNT表示飞行次数、BASE_POINTS_SUM表示飞行里程、runoff_flag表示流失与否，定义1为正样本，代表已流失。 现在让我们来看一下最后的效果： 可以看到决策树算法和逻辑回归算法的准确率大致相同，但是决策树算法的召回率是远远大于逻辑回归的。 如果想了解更多机器学习再业务中的应用，请关注我们的
相关文章
- 1. 分类算法（决策树，SVM，随机森林，逻辑回归）
- 2. 决策树回归算法
- 3. 逻辑回归算法分析
- 4. 推荐收藏 | 决策树，逻辑回归，PCA-算法面经
- 5. 逻辑回归算法
- 6. 逻辑回归算法LR
- 7. 23. 逻辑回归算法
- 8. Logistic 回归 逻辑回归算法。
- 9. 回归算法之逻辑回归
- 10. Lineage逻辑回归分类算法
- 更多相关文章...
- • Redis悲观锁解决高并发抢红包的问题 - 红包项目实战
- • Redis乐观锁解决高并发抢红包的问题 - 红包项目实战
- • 算法总结-回溯法
- • 算法总结-二分查找法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 分类算法（决策树，SVM，随机森林，逻辑回归）
- 2. 决策树回归算法
- 3. 逻辑回归算法分析
- 4. 推荐收藏 | 决策树，逻辑回归，PCA-算法面经
- 5. 逻辑回归算法
- 6. 逻辑回归算法LR
- 7. 23. 逻辑回归算法
- 8. Logistic 回归 逻辑回归算法。
- 9. 回归算法之逻辑回归
- 10. Lineage逻辑回归分类算法