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机器学习建模应用于各行各业，有医疗，金融，销售推荐，音乐和视频推荐，科研，工业应用，模型竞赛等等。
用户只需提供数据和需求说明，我方即可反馈专业模型包和模型报告。
用户不需要了解数学，统计学，机器学习，编程等知识即可获取想要结果。我方团队可节省用户大量调研时间，省时省事。
建模服务对象主要包括学生，老师论文/作业/工作/简历/专利相关机器学习建模项目，中小企业机器学习建模项目。我方已成功帮助多名学生，老师解决论文，工作，简历问题。成绩优异学员还可内推大厂。
我方团队获取用户数据后，反馈模型包，用于批量预测新的数据。
我方可解决问题主要包括：分类器模型，回归模型，异常值检验模型，聚类分析模型。
接下来，我们一一介绍分类器，回归，异常值检验，聚类分析的实际应用案例。
分类器模型
分类器模型主要是区分二分类或三分类。例如医疗场景中模型可自动预测一个新的细胞是癌细胞或正常细胞。
金融信贷场景，分类器模型可以预测一个申请贷款用户是好客户还是坏客户。好客户信用评分高，业务方可发放贷款。坏客户信用评分低，业务方可拒该贷款申请。
回归模型
回归模型可预测stock价格，黄金价格，大宗商品价格。
异常值检验模型
异常值检验模型主要检测不正常数据，应用面非常广。例如satellite在茫茫大海中探测石油泄漏就是异常值检验经典案例。
医疗场景中，对癌细胞捕捉也是异常值模型应用的案例。
金融信贷业务中，欺诈用户一般少于2%，异常值检验模型可以捕捉这些欺诈用户。
聚类分析
聚类分析是指将抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。例如一个商户计划开披萨店，通过对居住点聚类分析，寻找最佳开店地址。
我方团队建模遵循专业模型开发流程，从数据收集，变量筛选，数据预处理（缺失值，异常值，标准化处理，类别变量处理），建模，多算法比较，调参，到模型验证等环节。我方提供用户模型的质量犹如精心打造艺术品。
我方建模服务特点包括自动化数据预处理；十余种变量价值评估方法；多算法比较，择优选择模型；自动化超高速调参；多角度验证模型质量；自动化生成模型报告，图文并茂。
我方模型性能远远优于互联网上公开模型性能。以kaggle模型竞赛的give me some credit金融信用评分卡模型项目为例，互联网上关于give me some credit数据集模型的AUC得分最佳表现为0.85，而我方《python信用评分卡建模（附代码）》教程中AUC可以达到0.929，商务模型的AUC可以达到更高。我方模型性能远高于互联网上give me some credit论文的模型性能AUC=0.85。互联网论文关于建模步骤有很多看似有理，但实际上是不正确的理论，而且被大量转载，误导用户。
我方团队可反馈用户图文并茂的模型报告，下图是模型报告中关于变量重要性排序，smoker_yes横线最长，是最重要变量。
下图是模型报告中关于模型的ROC曲线，用于评估模型区分能力。
下图是模型报告中关于模型的学习曲线和得分。
下图是模型报告中关于模型的残差数据可视化。
下图是模型报告中关于模型的描述性统计可视化，包括变量分布，多变量分析，变量相关性，变量异常值等等。图文并茂，信息量丰富，为论文，专利，作业等项目增加得分点。
参考视频参考视频
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