ML之Xgboost:利用Xgboost模型(7f-CrVa+网格搜索调参)对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测
相关推荐
-
houdini中不得不掌握的技术集锦(12)粒子生成路径
-- 微资讯 · 微课程 -- 利用零碎时间,走上超神之路! http://www.tokeru.com/cgwiki/index.php?title=Houdini_Lighting_Shadi ...
-
【NLP】Kaggle从零到实践:Bert中文文本分类
Bert是非常强化的NLP模型,在文本分类的精度非常高.本文将介绍Bert中文文本分类的基础步骤,文末有代码获取方法. 步骤1:读取数据 本文选取了头条新闻分类数据集来完成分类任务,此数据集是根据头条 ...
-
辽宁省MedAccred —AC8121电子电缆和线束组件的审核标准 (25)
6.3.10 C- For process and testing steps performed during rework?YES/NO 6.3.11 C- For process steps p ...
-
研究超强女兵,造福后来人
In the nearly four years since the Pentagon announced it was opening all combat jobs to women , at l ...
-
ggplot2实现分半小提琴图绘制基因表达谱和免疫得分
最近看到很多人问下面这个图怎么绘制,看着确实不错.于是我查了一些资料,这个图叫split violin或者half violin,本质上是一种小提琴图.参考代码在https://gist.github ...
-
ML之Xgboost:利用Xgboost模型对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测(5年内是否患糖尿病)
ML之Xgboost:利用Xgboost模型对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测(5年内是否患糖尿病) 输出结果 X_train内容: [[ 3. 102. 44. ... 30.8 0.4 ...
-
Keras之DNN:利用DNN【Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)】模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征进行二分类预测
Keras之DNN:利用DNN[Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)]模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征进行二分类预测 输出结果 [1.0, 0.0, 1.0, ...
-
Keras之MLP:利用MLP【Input(8)→(12)(relu)→O(sigmoid+二元交叉)】模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征实现二分类预测
Keras之MLP:利用MLP[Input(8)→(12)(relu)→O(sigmoid+二元交叉)]模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征实现二分类预测 输出结果 实现代码 # load ...
-
ML之LoR&SGD:基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)
ML之LoR&SGD:基于LoR(逻辑回归).SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性) 输出结果 breast-cancer size (683, 11) 训练集情 ...
-
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)
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 ...
-
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)
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 ...
-
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split)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)
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split)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 ...
-
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)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)
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)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 ...
-
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线+EarlyStop)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)
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Spli+调参曲线+EarlyStop)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) ...
