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)

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输出结果 设计思路 核心代码    rfc = RandomForestClassifier()              rfc_cross_val_score=cross_val_sco...

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)

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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_trai...

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ML之DT:基于DT算法对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测

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输出结果设计思路核心代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state = 33)vec = DictVectorizer(sparse=False)   &nbs...

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