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Here is a prediction problem using RandomForest with feature transformation attempt and parameter tuning to improve F1&AUC successfully

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RF-prediction-problem

本案例基于葡萄牙银行机构营销数据集的4521个样本,17个特征。利用其中和客户个人信息及接受的营销活动相关的变量（前16个），建立随机森林的模型，对'客户是否订阅定期存款'变量（变量名为'y'）进行预测。在数据的特征变换方面，除了基本模型，我们尝试了将年龄变量离散化，剔除不重要的特征，其他数值变量离散化，数值变量标准化以及特征多项式变换等方式。