在爬虫中，你可以发送包含Cookie的HTTP请求以模拟已登录的用户。不当使用爬虫可能导致法律问题，因此请确保你的爬虫活动合法，并尊重网站的Robots.txt文件和使用条款。JWT是一种用于身份验证和授权的令牌，通常包含在HTTP请求的头部中。会话用于维护用户的状态和跟踪他们的活动，通常在登录和跨多个页面请求之间非常有用。在此示例中，我们首先发送登录请求，然后从响应中提取Cookie，并将其包含

举例来说，在汽车贷款业务中，数据分析发现客户的工作年限、过去的信用违约记录以及车辆价值与贷款违约率密切相关。如果发现某一地区的逾期率突然上升，深入分析原因，可能是当地经济环境恶化，进而调整该地区的信贷政策。总之，金融风控中的数据分析为模型提供了坚实的数据基础，模型的输出结果为策略的制定提供科学依据，而策略的有效实施又能反馈到数据中，推动数据分析和模型的不断优化和改进，形成一个持续完善的风险管理闭环

在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1b38c2a942c441fb8cb545a28bb35015.png。翻页之后发现网址变化的只有start数值，每次变化值为30。把爬取的图片全部放到新建的文件夹中存放。从谷歌浏览器的开发工具进入。选择图片右键点击检查。

A - A - A - R - R - R 增长模型，即3A3R策略模型，由海盗模型演变而来，是目前使用最多、适用范围最广的增长策略模型。原始的海盗模型由 Acquisition （获客）、 Activation （活跃）、 Retention （留存）、 Revenue （收入）和 Refer （传播）5个部分组成，即2A3R。

最后，我们获取了搜索结果页面的标题，并关闭了浏览器。测试框架集成：Selenium可以与各种测试框架集成，例如JUnit（Java）、PyTest（Python）、TestNG（Java）、NUnit（C#）等，以帮助组织和运行测试用例。这只是一个简单的示例，Selenium可以执行更复杂的操作，如点击链接、填写表单、验证元素的存在等。支持多种编程语言：Selenium支持多种编程语言，包括Jav

多元逻辑回归是逻辑回归的一种扩展，用于处理多类别分类问题。在二元逻辑回归中，我们通过一个逻辑函数（也称为S形函数）将输入特征映射到一个概率值，用于预测两个类别中一个的概率。而在多元逻辑回归中，我们面对的是有多个类别的情况，通常使用 softmax 函数来处理多个类别。在这些应用中，我们通常需要将输入数据分为多个类别，并预测新的样本属于这些类别中的哪一个。在实际应用中，为了提高模型性能，可以采用特征

我们爬取到的房产数据，主要是武汉二手房的房源信息，主要包括了待售房源的户型、面积、朝向、楼层、建筑年份、小区名称、小区所在的城区-镇-街道、房子被打的标签、总价、单价等信息。库：numpy、pandas、pyecharts、jieba图形：Bar（柱状图）、Pie（饼图）、Histogram（直方图） 、Scatter（散点图）、Map（地图）和WordCloud（词云图）：三、可视化展示效果执行

算法特征选择标准支持连续特征支持缺失值树的结构主要应用ID3信息增益否否多叉树分类C4.5增益比是是多叉树分类CART基尼指数 / MSE是是二叉树分类和回归CHAID卡方统计量部分部分多叉树分类MARS逐步回归分裂标准是是分段线性模型回归随机森林多棵树的集成是是集成多棵树分类和回归GBT梯度提升的树集成是是集成多棵树分类和回归不同决策树算法在特征选择标准、支持的特征类型、处理缺失值的能力以及树的

数据归一化和数据标准化都是数据预处理方法，用于使数据在不同尺度下具有可比性和可解释性。两者的主要区别在于归一化将数据缩放到0和1之间，而标准化则将数据缩放到均值为0，标准差为1的范围内。归一化和标准化的选择取决于问题的具体情况，但是这两种方法都有助于提高机器学习模型的性能和准确性。其中，xi表示数据集中的每个数据，平均数表示所有数据的平均值，n表示数据集中的数据个数。标准化后的数据呈现标准正态分布

其中，A1为包含文本型日期的单元格。该公式将会返回2022年2月14日这个日期型日期。