machine-learning - 我可以先对同一数据集应用“分类”，然后再应用“回归”吗？

Question

我是数据科学的初学者，需要某个主题的帮助。

我有一个关于机构客户的数据集。我的目标是首先找出哪些客户将向该机构付款，然后找出付费客户将支付多少钱。

在这种情况下，我认为我可以先通过“分类”找出哪些客户会支付，然后通过应用“回归”找出会支付多少。

所以，首先我想应用“分类”，然后对这个输出应用“回归”。我怎样才能做到这一点？

标签： machine-learningregressionclassificationdata-scienceprediction

Answer 1

当然，您可以通过垂直堆叠模型来做到这一点。假设您使用的是二进制分类，在预测之后您将拥有一个目标值为 0 和 1 的数据框。您将过滤 where target==1 并创建一个新的数据框。然后运行回归。

此外，如果您没有标签，则可以使用聚类而不是分类，因为成本较低。