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PSF ERAU寄养项目 对PSF数据进行更多的ML建模，并开发基于案例数据的儿童风险预测应用程序。 这是记录的PSF项目的延续。 在处理了很多数据之后，我决定采用一种更狭窄的方法来构建分类模型，以预测超过1个被删除的“圆形”案例。 这将意味着该孩子已被多次搬迁，而不是简单地有很多安置的情况（寄养到集体住所或其他地方）。 最初与提供此数据的公司合作时，数据科学家研究的目标之一是预测这些删除。 在此仓库中，我重做了摄取（使用2019年的新数据），并正在构建准确的分类模型，该模型可以预测孩子的移除次数是否超过1次。 我也想为希望解决这个问题的未来数据科学家很好地记录下来。 机器学习模型 总体目标：输入案例详细信息并输出预测的程序。 一个非常基本的设计。 现在有一种使用开始构建ML模型的简便方法，使用输出的数据框。 尽管名称不同，但该文件与原始存储库中的文件不同！ 它已被大量修改。 我还决

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