深度神经网络的过采样和欠采样：客户流失分类模型
文章目录
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- 一、不平衡数据的查看于处理
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- 1.1 读取数据
- 1.2 查看类分布
- 1.3 选择输入和输出
- 1.4 拆分数据集
- 二、实现深度神经网络
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- 2.1 初始化顺序模型
- 2.2 编译深度神经网络
- 2.3 拟合编译的深度神经网络
- 2.4 模型预测
- 2.5 获取分类报告
- 三、欠采样
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- 3.1 实施欠采样技术
- 3.2 实施欠采样后进行预测
- 3.3 实施欠采样后的分类报告
- 四、过采样
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- 4.1 实施过采样技术
- 4.2 实施过采样后进行预测
- 4.3 实施过采样后的分类报告
