题目大概就是利用企业发票的信息分析出企业是否为异常企业，其中企业一共有3万多家，发票数大约有400多万条信息，发票明细信息有1000多万条信息 因为之前已经采用一些分析的方法找到了321家异常企业，所以对发票表进行分析，利用sklearn建立决策树模型，并利用训练集对其进行训练，最后对测试数据 ...

​✏️ 阿树 丨 部分图片源自网络 2020，注定是不平凡的一年，各种意外和不美好接踵而至。 美国时间1月26日上午，年仅41岁的NBA超级巨星科比·布莱恩特和他13岁的二女儿Gianna在坠机事故中遇难，曾经的「小飞侠」、「黑曼巴」，以一种令人无法接受的意外方式，离开了这个曾经有 ...

使用sklearn进行数据挖掘系列文章： 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)—绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测 ...

准备 相关的库 相关的库包括： numpy pandas sklearn 带入代码如下： 数据准备 数据是sklearn的乳腺癌数据。 data主要分为两部分：data和target，把这两部分，设置变量导入DataFrame中可查看基本形状 ...

Sklearn预测未来趋势 这里就不多赘述了，预测问题需要根据历史数据来预测未来，因此我们将数据进行切分，历史数据用来训练，未来数据用来预测，直接上！！！ 读取数据！ data1 = pd.read_excel("python导学课数据/切分数据/历史购买数据.xlsx")data2 ...

一、模型验证方法如下： 通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率 ...

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