本任务基于决策树及集成算法分别实现鲍鱼年龄预测案例和肿瘤分类案例。鲍鱼年龄预测案例是建立一个回归模型,根据鲍鱼的特征数据(长度、直径、高度、总重量、剥壳重量、内脏重量、壳重)等预测其年龄。 肿瘤分类案例我们已经用逻辑回归实现过,本任务利用决策树和集成算法来实现。 本任务的主要实践内容: 1、 决策树分类模...
发现测试集上预测效果比逻辑回归效果好,总体的准确率达到0.87,精确率为0.87,召回率0.87,F1值为0.87。并且对第2类预测的准确率也有提高,相比较逻辑回归,决策树更适合该模型。 总结 根据上述分析,该手机数据集更适合决策树模型,总体的准确率达到0.87,精确率为0.87,召回率0.87,F1值为0.87,其中ram、battery_power、px_...
Python 决策树 回归预测案例 目录前言 一、基本概念1.决策树回归的原理2. 构建决策树回归模型的步骤3.决策树回归的优缺点4.决策树回归的应用场景 二、实例前言决策树回归(Decision Tree Regression)是一种常用的机器学习算法,用于预测连续型变量的取值。它基于树结构来对数据进行建模和预测,通过将数据集划分为不同的...
1、kNN 2、逻辑回归 3、SVM 4、决策树 5、随机森林 6、提升树 7、神经网络 六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测 数据...
ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程 目录 六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类...