哪里可以找到大量建筑市场企业失信记录
时间: 2023-09-22 20:15:27 浏览: 94
根据中国的信用体系建设,可以在国家企业信用信息公示系统(http://www.gsxt.gov.cn/index.html)上查询企业的失信记录。您可以在该网站上查询建筑市场企业的失信记录,包括行政处罚、被执行人、裁判文书等信息。此外,您还可以查看当地建筑市场监管部门的官方网站,了解相关企业的行政处罚情况。但需要注意的是,这些信息仅供参考,具体情况还需进一步核实。
相关问题
识别失信企业python
识别失信企业可以使用Python中的机器学习算法,如决策树、随机森林、支持向量机等。具体步骤可以分为以下几步:
1. 收集数据:可以从信用评级机构、政府部门、社交媒体等渠道获取相关数据。
2. 数据预处理:对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作。
3. 特征工程:根据数据的特点,提取出有效的特征。
4. 模型训练:使用机器学习算法进行训练,并根据训练结果进行调整。
5. 模型评估:通过交叉验证等方法对模型进行评估,选择最优的模型。
6. 部署应用:将模型应用到实际场景中,实现自动识别失信企业的功能。
需要注意的是,识别失信企业是一个复杂的任务,需要结合多种数据和算法进行综合分析,才能得出准确的结果。
机器学习识别失信企业代码
以下是一个简单的Python代码示例,演示如何使用机器学习方法识别失信企业:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('enterprise_data.csv')
# 将数据分成特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为:", accuracy)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际的项目中需要根据具体数据情况来选择特征、调整模型参数等。