python之Sklearn库
- 0 前言
- 1. 数据集的预处理
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- 1.0 下载数据
- 1.1 数据查看
- 1.2 标签清洗
- 1.3 标签编码
- 1.4 数据集得标准化
- 1.5 构建训练集和测试集
- 2. 八大分类算法
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- 2.1 K近邻(KNN)
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- 2.1.1 介绍
- 2.1.2 实现
- 2.2 朴素贝叶斯算法
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- 2.2.1 介绍
- 2.2.2 实现
- 2.3 决策树算法
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- 2.3.1 介绍
- 2.3.2 实现
- 2.4 逻辑回归
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- 2.4.1 介绍
- 2.4.2 实现
- 2.5 支持向量机算法
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- 2.5.1 介绍
- 2.5.2 实现
- 2.6 集成方法 — 随机森林
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- 2.6.1 介绍
- 2.6.2 实现
- 2.7 集成方法 — Adaboost
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- 2.7.1 介绍
- 2.7.2 实现
- 2.8 集成方法 — 梯度提升树GNBDT
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- 2.8.1 介绍
- 2.8.2 实现
- 2.9 大杀器
0 前言
1. 数据集的预处理
1.0 下载数据
1.1 数据查看
1.2 标签清洗
1.3 标签编码
将字符串映射成整数类型。
1.4 数据集得标准化
获得0-1标准正态分布
1.5 构建训练集和测试集
训练 -> 验证 ->测试
2. 八大分类算法
2.1 K近邻(KNN)
2.1.1 介绍
2.1.2 实现
2.2 朴素贝叶斯算法
2.2.1 介绍
2.2.2 实现
2.3 决策树算法
2.3.1 介绍
2.3.2 实现
2.4 逻辑回归
2.4.1 介绍
2.4.2 实现
2.5 支持向量机算法
2.5.1 介绍
2.5.2 实现
2.6 集成方法 – 随机森林
2.6.1 介绍
2.6.2 实现
2.7 集成方法 – Adaboost
2.7.1 介绍
2.7.2 实现
2.8 集成方法 – 梯度提升树GNBDT
2.8.1 介绍
2.8.2 实现
2.9 大杀器
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