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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