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【ML】机器学习数据集：sklearn中回归数据集介绍

在机器学习的教程中，我们会看到很多的demo，这些demo都是基于python中自带的数据集。今天我们将介绍三个用于回归预测的数据集。1. Boston房价预测数据集该数据集将在scikit-learn 1.2版本移除，也就是说，scikit-learn1.2版本及以后，该数据集将不存在，且用且珍惜...

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目录利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集【13+1,506】回归预测(模型评估、推理并导到csv)输出数据集1、LiR 线性回归算法2、kNNR k最近邻算法3、SVMR 支持向量机算法4、DT...

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目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络相关文章ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随...

ML之回归预测：利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分

输出结果设计思路

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输出结果数据的初步查验：输出回归目标值的差异The max target value is 50.0The min target value is 5.0The average target value is 22.532806324110677LiR：The value of default me...

ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测（二）

8、NN利用多层神经网络NN：Data standardization—Accuracy on training set: 0.823NN：Data standardization—Accuracy on test set: 0.802NN：Data standardization(max_iter...

ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测（一）

输出结果数据集展示输出结果1、k-NNk-NN：Accuracy of K-NN classifier on training set: 0.79k-NN：Accuracy of K-NN classifier on test set: 0.782、LoR# LoR：C1 Training set ...

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更新时间 2024-03-21 11:45:37

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