4.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi quy tuyến tính
Kịch bản: Dự đoán lương dựa trên số tuổi, giới tính và điểm tín dụng
Đổi dữ liệu từ định danh về dạng số
Chọn và chia tập dữ liệu thành 2 phần
Import và huấn luyện tập dữ liệu
Chạy mô hình với giá trị: 40 tuổi, điểm tín dụng 400, giới tính nam
4.3. Thuật toán Phân cụm
Thiết lập KMeans và tiến hành phân cụm:
4.3.1. Kịch bản 1: Phân cụm Lương ước tính của khách hàng theo độ tuổi
Nhận xét:
Ta thấy, mức lương ước tính của khách hàng phân bố đồng đều ở các độ tuổi.
4.3.2. Kịch bản 2: Phân cụm điểm tín dụng của khách hàng theo độ tuổi
Nhận xét: Ta thấy sự phân bố dữ liệu tại các cụm khá đồng đều
4.4. Thuật toán Luật kết hợp
Chia sẻ với bạn bè của bạn: |
