【源码】基于R语言的信用卡违约客户分类与新闻热度预测系统

项目简介

本项目是基于数据挖掘和机器学习算法的应用项目，运用数据挖掘技术实现对信用卡违约客户的准确分类与预测，同时通过分析新闻特征来预测新闻热度。

利用数据挖掘技术整合UCI中的信用卡违约客户数据，借助聚类模型探索客户分类，通过分类算法建立预测模型，以此降低违约比例和信用风险，使用R语言进行数据处理和建模。

依据UCI网站的OnlineNewsPopularity数据集进行新闻热度预测。运用决策树、bagging、随机森林算法，根据新闻特征开展预测，并依据实验结果调整模型参数提升预测精度。实验表明，bagging和随机森林预测效果较好。同时发现文章主题、发表时间、关键字等对新闻热度有重要影响。

下载本项目源码文件并解压到本地目录，其中包含R语言脚本文件和相关数据文件。

本项目使用了一些R语言的数据挖掘和机器学习相关的包，如ggplot2、caret等。使用install.packages()函数进行安装，例如：install.packages("ggplot2")。

打开终端或命令提示符窗口，进入源码文件所在的目录，运行相应的R脚本文件。运行时需注意路径设置和数据文件的位置，确保脚本能正确读取数据文件并输出结果。

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】