毕业设计论文范文源码-Machine-Learning-for-Startup-Investments:机器学习创业投资
毕业设计论文范文源码用于初创投资的机器学习方法
完整数据集可从：
抽象的
在这个项目中，实施和探索了一种将初创公司分为两类（成功和不成功）的机器学习方法。
该项目的数据集是从
Crunchbase
获得的。
它由
11
个不同的表格组成，其中包含有关初创公司、投资者、关系和创始人在生态系统中的背景以及许多其他信息的信息。
四个表被列入候选名单并合并为一个数据集。
然而，在数据转换和预处理之后，由于数据稀疏，不得不丢弃大量数据。
最终数据集由
61,716
个初创公司实例和
36
个特征组成。
还进行了特征缩放，将特征数量减少到七个，同时保持相同的预测能力。
对数据使用了五种监督机器学习算法，其中包括：决策树、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯和多层感知器。
K-means
Clustering
也被组合应用，用于提升性能。
所有机器学习算法的准确率都达到了
90%
以上。
然而，这可以归因于数据集上存在的类的偏态分布。
召回被认为是一个更重要的绩效指标，因为应该优先考虑最大限度地减少误报（将任何成功的启动错误归类为不成功）的策略（错失机会的成本非常高）。
结果表明，MLP
模型在所有其他
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