基于回归分析的广告投入销售额预测——K邻近，决策树，随机森林，线性回归，岭回归文章目录基于回归分析的广告投入销售额预测——K邻近，决策树，随机森林，线性回归，岭回归1.项目背景2.项目简介2.1项目内容2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理3.1K—近邻3.2决策树3.3随机森林3.4线性回归3.5岭回归4.分析步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.2.1数据类型转换4.2.2缺失值处理4.3探索性数据分析4.4销售额预测4.4.1建模及模型预测4.4.1.1使用线性回归模型：4.4.1.2使用岭回归：4.4.1.3使用随机森林模型：4.4.1.4使用k邻近模型分析：4.4.1.5使用决策树
点击关注，桓峰基因桓峰基因前言DCA(DecisionCurveAnalysis)是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法。传统的诊断试验指标如：敏感性，特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性，未能考虑特定模型的临床效用，而DCA的优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中。这种理念的提出满足了临床决策的实际需要，在临床分析中的应用日益广泛。2006年，MSKCC（纪念斯隆凯特琳癌症研究所）的AndrewVickers博士等人研究出另一种评价方法，叫决策曲线分析法（DecisionCurveAnalysis，DCA）。相对于二战时期诞生的ROC曲线，DCA还很年轻，也
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目录1决策树模型简介2Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提取特征变量和目标变量5.1.3 划分训练集与测试集5.1.4 模型搭建及训练5.1.5 代码汇总5.2 模型预测及评估5.2.1 直接预测是否离职5.2.2 预测不离职与离职的概率5.2.3 模型预测效果评估（ROC曲线）5.2.4 特征重要性评估6 参数调优6.1 K折交叉验证6.
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【数据挖掘实战】——电力窃漏电用户自动识别一、背景和挖掘目标二、分析方法与过程1、初步分析2、数据抽取3、探索分析4、数据预处理5、构建专家样本三、构建模型1、构建窃漏电用户识别模型2、模型评价3、进行窃漏电诊断拓展思考项目代码地址：https://gitee.com/lingxw123/datamining_project.git项目来源于《数据分析与挖掘实战》一、背景和挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。目前，很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量
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1.找到db.script路径：C:\FineReport_11.0\webapps\webroot\WEB-INF\embed\finedb\db.script根据自己的安装路径自行修改2.修改db.script 查找如下语句（应该是查找INSERTINTOFINE_USERVALUES后匹配的第一行）INSERTINTOFINE_USERVALUES('530a7191-c41',NULL,1,NULL,NULL,TRUE,NULL,1,TRUE,NULL,'PASSWORD','REALNAME','USERNAME',NULL,'REALALIAS','USERALIAS','defa
