捐赠者预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：捐赠预测,机器学习,数据不平衡,超采样,欠采样,梯度提升,超参数优化
数据概述：
本数据集包含了一组新的联系人列表，这些联系人是客户计划在其即将开展的营销活动中联系的目标对象。数据集的目的是为了训练一个模型，以便利用其中的信息来预测潜在的捐赠者。
数据用途概述：
该数据集适用于捐赠者预测模型的开发与评估。通过对数据的分析和建模，研究人员可以识别出潜在的捐赠者，从而为未来的营销活动提供有力支持。此外，数据集还适用于研究和解决数据不平衡问题，探讨如何通过不同的方法（如XGBOOST、OVERSAMPLING、UNDERSAMPLING或梯度提升）来改善模型性能。
举例：
该数据集可用于构建机器学习模型，以预测潜在的捐赠者。在构建模型的过程中，需要特别注意数据的不平衡问题，即某些类别的数据量远大于其他类别。为了解决这个问题，可以采用XGBOOST、OVERSAMPLING、UNDERSAMPLING或梯度提升等方法。此外，还需要确定最佳的超参数组合，以优化模型性能。
