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银行产品认购预测 赛题背景 赛题以银行产品认购预测为背景，想让你来预测下客户是否会购买银行的产品。在和客户沟通的过程中，我们记录了和客户联系的次数、上一次联系的时长、上一次联系的时间间隔，同时在银行系统中我们保存了客户的基本信息，包括：年龄、职业、婚姻、之前是否有违约、是否有房贷等信息，此外我们还统计了当前市场的情况：就业、消费信息、银行同业拆解率等。 先对数据进行读取和预处理，将非数字的特征转换为数字。再将数据集划分为训练集和测试集。 分析数据，并对离群点进行处理，得到处理后的数据，并保存。 对处理后的数据，选用不同的算法模型进行训练，并进行模型调参，得到预测结果准确率为 0.888。最后，对测试集进行预测并输出表格，将结果提交。 银行认购预测模型 为了预测一个客户是否购买银行的产品，我们使用了多个算法模型： - 逻辑回归模型 - 决策树模型 - 随机森林模型 - Gradient Boosting 模型 - Adaboost 模型 - XGBRF 模型 - LGBM 模型 其中，我们选择了 LGBM 模型做最终的预测，并进行调参，得到了最优参数。 预测结果 我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并输出表格 submission.csv。最终将结果提交，得分情况如下： - public score：0.89489 - private score：0.88846 整体预测精度比较高，符合实际应用要求。
银行产品认购预测 赛题背景 赛题以银行产品认购预测为背景，想让你来预测下客户是否会购买银行的产品。在和客户沟通的过程中，我们记录了和客户联系的次数、上一次联系的时长、上一次联系的时间间隔，同时在银行系统中我们保存了客户的基本信息，包括：年龄、职业、婚姻、之前是否有违约、是否有房贷等信息，此外我们还统计了当前市场的情况：就业、消费信息、银行同业拆解率等。 先对数据进行读取和预处理，将非数字的特征转换为数字。再将数据集划分为训练集和测试集。 分析数据，并对离群点进行处理，得到处理后的数据，并保存。 对处理后的数据，选用不同的算法模型进行训练，并进行模型调参，得到预测结果准确率为 0.888。最后，对测试集进行预测并输出表格，将结果提交。 银行认购预测模型 为了预测一个客户是否购买银行的产品，我们使用了多个算法模型： - 逻辑回归模型 - 决策树模型 - 随机森林模型 - Gradient Boosting 模型 - Adaboost 模型 - XGBRF 模型 - LGBM 模型 其中，我们选择了 LGBM 模型做最终的预测，并进行调参，得到了最优参数。 预测结果 我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并输出表格 submission.csv。最终将结果提交，得分情况如下： - public score：0.89489 - private score：0.88846 整体预测精度比较高，符合实际应用要求。
