机器学习代写 – 数据挖掘代写 – project代写
机器学习代写

机器学习代写 – 数据挖掘代写 – project代写

机器学习和数据挖掘

 

 

机器学习代写 1、项目要求:利用课程所学知识完成:根据提供的样本数据(语音通话、短信收发、及移动网络使用行为等特征),进行特征挖掘,并采用合适的算法模型(推荐xgboost),调试合适的参数,进行训练学习,最后得到风险用户判别结果。数据说明(uid->vid)···

 

答辩时间:17周课表  机器学习代写

1、项目要求:

利用课程所学知识完成:根据提供的样本数据(语音通话、短信收发、及移动网络使用行为

等特征),进行特征挖掘,并采用合适的算法模型(推荐xgboost),调试合适的参数,进行训练学习,最后得到风险用户判别结果。

  • 数据说明(uid->vid)

3.文件说明  机器学习代写

训练集:

测试集(uid_test.txt为需要预测的用户,已初始化为 -1 ,保留原来格式(\t   ,):

4.提交及演示说明:

1)提交完整的预测文件(可提交3份不同结果,取最高分。3份可以最后一起交,也可以先后交)。即uid_test.txt文件。里面的”label”字段替换为自己模型的预测结果,注意:不要修改字段名称。预测结果为判断为正类(风险)的概率值。最后评判使用auc。

2)将项目所有代码整合到一份(anaconda)jupyter(.ipynp)文件里,并且保留中间运行结果。(必须包含的中间结果有:模型训练过程打印,验证集预测结果auc得分打印和关键特征dataframe结构打印,其他可结合答辩所需打印)。

3)小组成员工作完成情况文档说明。

4)最后答辩根据jupyter文件进行结果演示以及答辩。

5)答辩内容:课程理论知识及项目详情。

5、项目分数说明:

1)基础分:

根据各小组auc得分情况进行排序。得分最高的小组获得基础分85分,其余小组根据 – 1分递减。若小组auc得分少于0.7,则基础分统一为60分。

  • 附加分:

根据小组具体成员答辩情况评判,附加分得分为: -10分~15分。

3)大作业最后得分:基础分+附件分。

 

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