leetcode题库-Bank_Marketing_Using_Pyspark:在Databricks上使用Pyspark处理银行营销数据集

leetcode题库Bank_Marketing_Using_Pyspark_And_Using_Data_Science_Libraries。 在 Databricks 上使用 Pyspark 处理银行营销数据集，并使用 Python 在 Google Colab 上仅使用数据科学库。 关于存储库 该存储库包含 2 个文件 - 使用 Pyspark 实现的银行营销数据集和仅使用 Python 的数据科学库实现的其他文件。 在 Databricks 上使用 Pyspark - 此存储库包含与银行营销数据集相关的项目。 我已经应用逻辑回归、决策树和随机森林来比较算法在不同参数（如准确度、精度、召回率和许多其他参数）方面的比较。 还使用 5 折交叉验证进行了超参数调整，以评估与这些算法对应的模型并评估不同的参数。 在 Google Colab 上使用数据科学图书馆 - 总而言之，首先对数据进行清理和预处理。 然后我将不同的参数性能与目标变量进行了比较。 然后我应用了 6 种机器学习算法，比较了训练和测试的准确性，并为它绘制了 ROC 曲线。 6 种机器学习算法是：逻辑回归、随机森林、支持向