ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=1, n_estimators=num_round, silent=True, objective='binary:logistic')bst.fit(X.....
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on Mushroom Dataset2、xgboost(num_trees=1): Binary prediction based on Mushroom Dataset3、xgboost(num_trees=1,max_depth=4): Binary predic....
DL之LiR&DNN&CNN：利用LiR、DNN、CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测
输出结果 设计思路 核心代码classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier( n_classes=10, learning_rate=0.01)classifier.fit(X_train, y_train)linear_y_predict = classifier.predict(X_test)clas....
ML之RF&XGBoost：基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码 rfc = RandomForestClassifier() rfc_cross_val_score=cross_val_score(rfc, X_train, y_train, cv=5).mean() &...
ML之RF&XGBoost：分别基于RF随机森林、XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码rfc = RandomForestClassifier()rfc.fit(X_train, y_train)rfc.score(X_test, y_test)xgbc = XGBClassifier()xgbc.fit(X_train, y_train)xgbc.score(X_test, y_test)class RandomForestCla....
ML之SVM：利用SVM算法(超参数组合进行多线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估
输出结果Fitting 3 folds for each of 12 candidates, totalling 36 fits[CV] svc__C=0.1, svc__gamma=0.01 .....................................[CV] svc__C=0.1, svc__gamma=0.01 ....................................
ML之SVM：利用SVM算法(超参数组合进行单线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估
输出结果Fitting 3 folds for each of 12 candidates, totalling 36 fits[CV] svc__C=0.1, svc__gamma=0.01 .....................................[CV] ............................ svc__C=0.1, svc__gamma=0.01 - &a...
ML之DT：基于DT决策树算法(对比是否经特征筛选FS处理)对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测
输出结果初步处理后的 X_train： (984, 474) (0, 0) 31.19418104265403 (0, 78) 1.0 (0, 82) 1.0 (0, 366) 1.0 (0, 391) .....
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估
输出结果设计思路核心代码class TfidfVectorizer Found at: sklearn.feature_extraction.textclass TfidfVectorizer(CountVectorizer): """Convert a collection of raw documents to a matrix of TF-IDF features....
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测、评估
输出结果设计思路核心代码class MultinomialNB Found at: sklearn.naive_bayesclass MultinomialNB(BaseDiscreteNB): """ Naive Bayes classifier for multinomial models The .....
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