在这个例子中,我们选择使用XGBoost算法进行回归预测。 importxgboostasxgb# 定义XGBoost回归模型model=xgb.XGBRegressor()# 训练模型model.fit(X,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 5. 模型预测 训练完成后,我们可以用训练好的模型对新的数据进行预测。 # 预测新的数据new_data=pd.read_csv('new_data.csv')new...
从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有2个样本;实际为1预测不为1的 有3个样本。 XGBoost分类模型: 从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有2个样本;实际为1预测不为1的 有3个样本。 7.4ROC曲线 逻辑回归分类模型: 从上图可以看出,逻辑回归分类模型的AUC值为1.0。 决策树分类模型: 从上图可以看出,决策树...
在这样的背景下,本文旨在设计并实现一个基于Python Flask框架的高血压疾病预测分析与可视化系统。Flask作为一种轻量级的Web开发框架,具备简单易用、扩展性强的特点,适合构建高效的数据分析和可视化平台。在机器学习模型的选择上,随机森林、决策树、逻辑回归和XGBoost等算法近年来在医学预测分析中表现出优异的性能。随机森林...