本次实验使用决策树模型进行建模，实现对车险 数据的分析，车险数据为如下MTPLdata.csv数据集：

这组记录的集合称为一个数据集（data set）,其中每条记录是关于一个事件或对象（这里是一个西瓜）的描述，称为一个示例（instance）或样本（sample）。

对于机器学习从业者来说，掌握各种特征工程技巧是非常有帮助的。毕竟，特征是影响机器学习和深度学习模型实时表现的关键因素。在机器学习领域，提升模型预测准确性的关键之一是选择合适的特征，并剔除那些对模型性能影响不大...

模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中，使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署，如使用 Flask 构建 API 或者在云平台上部署。...

传统的股票时间序列预测主要依赖统计和计量经济学方法，如自回归滑动平均模型（ARMA-GARCH）、向量自回归模型（VAR）、状态空间模型、扩散模型和误差修正向量模型（VECM）。这些模型通过识别金融系列中的模式和波动性，对市场进行分...

人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。

今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。

在实际项目中，数据预处理和模型训练通常是串联的多个步骤。sklearn 提供了 Pipeline 类来简化这些步骤的管理，使代码更加简洁和模块化。

描述：说到机器学习，人工智能，深度学习不免会提到Python这一门编程语言（人生苦短，及时Python），Python是一门解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，使用Python可以非常便利的处理各种数据。...

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务，通过分析和理解图像中的内容，自动将图像归类到预定义的类别中。随着深度学习技术的发展，机器学习在图像分类中的应用取得了显著的进展，推动了自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等...