预测银行直接营销活动中，客户是否会订阅定期存款。

简介：
该数据集与葡萄牙银行各机构进行的直接营销行动密切相关。这些营销活动主要通过电话进行。为了评估潜在客户是否会（或不会）订阅银行提供的定期存款产品，通常需要与同一客户进行多次沟通。 现有的两个数据集包括：首先，bank-full.csv包含了所有示例数据，并按照日期顺序排列，时间范围从2008年5月至2010年11月。其次，bank.csv包含了该数据集的10%样本（共4521个），这些样本是随机从bank-full.csv中挑选出来的。为了解决这个问题，采用了多种数据挖掘算法，包括神经网络、支持向量机 (SVM)、线性判别分析、二次判别分析、混合判别模型、以及基于逻辑回归的广义线性模型 (GLM) 和具有所有变量的广义加性模型 (GAM)。此外，还使用了具有逐步变量选择功能的GAM模型，以及rPart树模型，并通过ROC曲线对其性能进行了评估。