BCG:该存储库包含我在BCG GAMMA上的虚拟体验方面的工作

虚拟体验卡介苗 该存储库包含我在BCG GAMMA上的虚拟体验方面的工作。 感谢Ken Jee提供了在GitHub上记录项目的通用框架。 访问和 使用的代码和资源： 的Python版本：3.7 包装：熊猫，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn。 合成样本的生成： : 1.探索性数据分析（EDA） 加载数据中 数据框的统计 数据可视化 数据清理 固定格式 2.特征工程 创建新功能（领域知识，互动，分组）。 一个很好的阅读资源： : 数据转换：大多数功能向右倾斜。 我使用了日志转换。 获取用于分类特征的虚拟变量。 将数据分为训练和测试 离群值检测 3.建模与评估 我实现了朴素贝叶斯算法作为基线模型。 ROC-AUC得分：60.49 运行基线模型后，我使用了健壮的模型：随机森林，决策树，梯度提升，AdaBoosting和XGBoost。 Xgbo