enron_fraud：根据电子邮件和财务数据集，建立模型来预测参与安然欺诈案的员工。根据F1得分，精度和召回率使用特征选择和工程，算法选择和模型选择-源码

python machine-learning random-forest scikit-learn

安然欺诈项目休斯顿的安然综合体- 安然是美国最大的公司之一。由于公司欺诈，它破产了。由于联邦调查的结果，大量的安然数据（电子邮件和财务数据）已进入公共记录。该项目旨在建立一个分类器，该分类器可以基于公共的安然财务和电子邮件数据集来预测安然员工涉及欺诈的情况。有关安然丑闻的更多详细信息，请参见。工作流程该项目分为3个主要阶段：功能选择和工程算法选择选型特征选择与工程首先，清理数据；由于我们对个人数据感兴趣，因此删除了与“总计”和“公园旅行社”相对应的数据。另外，“ LOCKHART EUGENE E”数据全为零，并且也被删除。一些功能也被删除。由于“ to

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

enron_fraud：根据电子邮件和财务数据集，建立模型来预测参与安然欺诈案的员工。 根据F1得分，精度和召回率使用特征选择和工程，算法选择和模型选择-源码

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载

enron_fraud：根据电子邮件和财务数据集，建立模型来预测参与安然欺诈案的员工。根据F1得分，精度和召回率使用特征选择和工程，算法选择和模型选择-源码