从上图可以看出,决策树分类模型的AUC值为0.94。 随机森林分类模型: 从上图可以看出,随机森林分类模型的AUC值为0.99。 XGBoost分类模型: 从上图可以看出,XGBoost分类模型的AUC值为1.0。 8.结论与展望 综上所述,本文采用了逻辑回归、决策树、随机森林和XGBoost算法来构建分类模型,最终证明了4种模型效果良好,其中逻辑...
研究⽅法及思路:分别构建线性回归和决策树模型实现对房价的预测,并进⾏对⽐分析。调⽤Python的sklearn、statsmodels包,运 ⾏环境为Python3.5.2、Anaconda4.2.0。 Step1:数据基本统计分析 ⾸先,查看数据基本分布情况。 #-*-coding:utf-8-*-
首先,Python在机器学习领域的应用尤为突出。机器学习是一种允许计算机从数据中学习,而不是被人所编程的技术。Python提供了许多用于机器学习的库,如scikit-learn,它包含了大量的算法和工具,用于数据预处理、模型训练、评估和预测等任务。例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。 其次,P...
包含线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机与神经网络识别手写数字等机器学习基本模型的python实现,数据,以及详细的中文注释 "Python implementations of introductory machine learning models, including linear regression, logistic regression, decision
基于以上背景,本研究拟采用先进的机器学习算法,结合丰富的乳腺癌临床数据集,构建一个高度准确且具有临床实用价值的乳腺癌分类预测模型。最终目标是为乳腺癌的早期筛查与精准管理提供科学依据,进而改善患者预后,提升公众健康水平。 本项目通过逻辑回归分类模型、决策树分类模型、随机森林分类模型和XGBoost分类模型实现乳腺癌分...
包含线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等机器学习模型的python实现,数据,以及详细的中文注释 "Python implementations of introductory machine learning models, including linear regression, logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, along with datasets and detailed com...