Python XGBoost实战案例课

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简介
《XGBoost案例实战课》是机器学习算法与大型行业数据相结合的一门综合性实践课程。它是在XGBoost算法有关课程的基础上，以行业数据处理、特征工程、数据挖掘为着重点，讲授XGBoost算法在实践中的应用问题，以达到行业数据分析的基本能力。

课程大纲
第1章: 精品旅行服务成单预测
课时 1 : case001.rar
课时 2 : 1.1 序言
课时 3 : 1.2 初步了解XGBoost
课时 4 : 1.3 案例背景
课时 5 : 1.4 读取及描述数据集
课时 6 : 1.5 数据探索
课时 7 : 1.6 历史订单信息表-特征构建
课时 8 : 1.8 整合分析处理
课时 9 : 1.9 模型建立及评估
第2章: 酒店房型产品用户行为
10 : case002.rar
课时 11 : 2.1 浅谈酒店管理
课时 12 : 2.2 数据描述
课时 13 : 2.3 数据探索
课时 14 : 2.4 处理样本不平衡
课时 15 : 2.5 XGBoost模型实现
第3章: 航班动态误点预测
课时 16 : case003.rar
课时 17 : 3.1 案例目标及思路
课时 18 : 3.2 变量梳理
课时 19 : 3.3 日期相关特征常见处理方式
课时 20 : 3.4 时间区段分割
课时 21 : 3.5 航班动态信息特征汇总
课时 22 : 3.6 天气聚类
课时 23 : 3.7 机场特情特征处理
课时 24 : 3.8 模型建立及评估
第4章: 客户流失概率预测
课时 25 : case004.rar
课时 26 : 4.1 案例背景及目标
课时 27 : 4.6 XGBoost调参（下）
课时 28 : 4.3 数据清洗
课时 29 : 4.4 模型构建
课时 30 : 4.5 XGBoost调参（上）
课时 31 : 4.6 XGBoost调参（下）
第5章: GBDT与XGBoost效果对比
课时 32 : GBDT与XGBoost效果对比.ipynb
课时 33 : 5.1 GBDT与XGBoost效果对比

进入课程：《Python XGBoost实战案例课》

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关键词：python boost 机器学习算法 Case 行业数据