Пример 1

Допустим, у нас есть набор данных о клиентах банка, в котором содержится информация о различных признаках клиентов, таких как возраст, доход, семейное положение, кредитная история и т. д. Наша задача состоит в том, чтобы предсказать, будет ли клиент брать кредит (целевая переменная: "берет кредит" или "не берет кредит") на основе этих признаков.

Мы можем применить градиентный бустинг для решения этой задачи. Сначала мы подготовим наши данные, разделив их на обучающий и тестовый наборы. Затем мы создадим модель градиентного бустинга, указав параметры модели, такие как количество деревьев и скорость обучения. После этого мы обучим модель на обучающем наборе данных.

Когда модель обучена, мы можем использовать ее для предсказания на тестовом наборе данных. Мы получим предсказанные значения для каждого клиента и сравним их с фактическими значениями (берет кредит или не берет кредит). Мы можем оценить производительность модели, используя метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), F1-мера и т. д.

Пример кода:

```# Импорт необходимых библиотек

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных

data = pd.read_csv("bank_data.csv") # Предположим, что у вас есть файл bank_data.csv с данными

X = data.drop("Credit_Taken", axis=1) # Признаки

y = data["Credit_Taken"] # Целевая переменная

# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели градиентного бустинга

model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе данных

y_pred = model.predict(X_test)

# Оценка производительности модели

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

В этом коде мы сначала загружаем данные из файла bank_data.csv, затем разделяем их на обучающий и тестовый наборы. Затем мы создаем модель градиентного бустинга с помощью GradientBoostingClassifier и обучаем ее на обучающем наборе данных. После обучения модели мы используем ее для предсказания на тестовом наборе данных и оцениваем производительность модели с помощью метрики accuracy_score.

Это пример того, как можно использовать градиентный бустинг для решения задачи классификации клиентов банка по их способности брать кредит.

3. Задачи кластеризации

Задачи кластеризации направлены на разделение набора данных на группы или кластеры таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров. Некоторые методы решения задач кластеризации включают в себя:

– Метод k средних (k-Means)

– Иерархическая кластеризация

– DBSCAN

Рассмотрим их подробнее.

Метод k-Means (k-средних) – это один из наиболее распространенных методов кластеризации. Он основан на простой идее разделения набора данных на k кластеров, где каждый кластер представляет собой группу объектов, близких по среднему расстоянию до центроидов кластеров. Алгоритм k-Means состоит из нескольких шагов. Сначала случайным образом выбираются k центроидов. Затем каждый объект присваивается ближайшему центроиду, после чего центроиды перемещаются в центры объектов, принадлежащих кластерам. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды и кластеры не стабилизируются или не будет достигнуто максимальное количество итераций.