ML之回归预测：利用两种机器学习算法(LiR，XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
输出结果1、LiR模型LiR：The value of default measurement of LiR is 0.8729775261968014LiR：R-squared value of DecisionTreeRegressor: 0.87297752619680142、XGBoost模...
ML之回归预测：利用十(xgboost,10-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值——bug调试记录
输出结果1、增加XGBR算法1、增加XGBR算法时候，采用网格搜索的方法XGBR_grid_model Training time： 135.60037931849538输出XGBR_grid_model模型的最优参数： {'learning_rate': 0.03, 'max_depth': 4,...
ML之DataScience：基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介、流程、案例应用执行详细攻略
数据科学的任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介 数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得.诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建...
ML之Validation：机器学习中模型验证方法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略
模型验证方法的简介1、Hold-out验证后期更新……2、K-折交叉验证后期更新……3、自助重采样resample the data with replacement模型验证方法的代码实现后期更新……模型验证方法的案例应用后期更新……
ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值（二）
1.2、模型性能评估及输出预测值各个模型结果LiR LiR：The value of default measurement of LiR is 0.4125342966025278LiR：R-squared value of DecisionTreeRegressor: 0.41253429660...
ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值（一）
模型评估相关文章：ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90383516输出结果1、13.0环境下1.1、...
ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能
说明在 ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(18+2)进行回归预测值VS真实值基础上出现了两个bug，成功解决。(1)、成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'(2)、成功解决TypeError...
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)来比较各模型性能
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之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
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 PeakNonedb 89dtype: int64The min target value is PeakNonedb 56dtype: int64The ...
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