python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api，并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git，欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

前言 前些天学习了一下决策树算法（ID3、C4.5、cart算法），今天实际练习一下。 数据集、测试集地址： https://github.com/cystanford/Titanic_Data 原始数据： train.csv 是训练数据集，包含特征信息和存活与否的标签 ...

项目目标 泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的还难事件之一，在船上的2224名乘客和机组人员中，共造成1502人死亡。本次项目的目标是运用机器学习工具来预测哪些乘客能够幸免于难。 项目过程 导入并探索数据 处理缺失值，删除与预测无关的特征 将分类变量转换为数值型变量 实例化 ...

1 案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。 造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇 ...

本次项目主要围绕Kaggle上的比赛题目: "给出泰坦尼克号上的乘客的信息, 预测乘客是否幸存" 进行数据分析 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征分析 4. 特征工程 5. 构建模型 正文 ...

决策树分类的应用场景非常广泛，在各行各业都有应用，比如在金融行业可以用决策树做贷款风险评估，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断，电商行业可以用决策树对销售额进行预测等。 基于决策树还诞生了很多数据挖掘算法，比如随机森林（Random forest）。 sklearn 中的决策树模型 到目前为止 ...

数据集下载地址： https://github.com/fayduan/Kaggle_Titanic/blob/master/train.csv 视频地址： http:// ...

1.代码 2.解释 第一个函数 titanic() 根据游客数据 1.筛选有效数据 2.缺失值处理 3.转换为字典 5.划分数据集 6.转换为特征值 7.训练模型 8.模型评估 9.预测 形成模型并评估，可以进行简单的预测分类 第二个函数 ...