DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)
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ML之RF&XGBoost：基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码 rfc = RandomForestClassifier() rfc_cross_val_score=cross_val_score(rfc, X_train, y_train, cv=5).mean() &...
ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)（一）
输出结果1、数据集可视化以及统计分析2、优化baseline模型ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——优化baseline模型https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/867259903、模型融合ML之LoR&...
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码print('XGB_model.feature_importances_：','\n', XGB_model.feature_importances_)from matplotlib import pyplotpyplot.bar(range(len(XGB_model.feature_importances_)), XGB_model.feature_importan....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果 设计思路 核心代码from sklearn.grid_search import GridSearchCVparam_test = { 'n_estimators': range(1, 51, 1)}clf = GridSearchCV(estimator = bst, param_grid = param_test, cv=5)clf.fit(X_train, y....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7) #fit_params = {'eval_me....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码seed = 7test_size = 0.33X_train_part, X_validate, y_train_part, y_validate = train_test_split(X_train, y_train, &n...
ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=1, n_estimators=num_round, silent=True, objective='binary:logistic')bst.fit(X.....
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on Mushroom Dataset2、xgboost(num_trees=1): Binary prediction based on Mushroom Dataset3、xgboost(num_trees=1,max_depth=4): Binary predic....
EL之DT&RF&GBT：基于三种算法(DT、RF、GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能
输出结果设计思路核心代码vec = DictVectorizer(sparse=False) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))dtc.fit(X_train, y_train)dtc_....
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