原文:sklearn-woe/iv-乳腺癌分類器實戰

sklearn實戰 乳腺癌細胞數據挖掘 https: study. .com course introduction.htm courseId amp utm campaign commission amp utm source cp amp utm medium share 醫葯統計項目聯系QQ: 如果樣本量太小,數據必須做分段化處理,否則會有很多空缺數據,woe效果不能有效發揮 隨機森林結果 ...

2018-04-21 19:53 0 1676 推薦指數:

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機器學習sklearn(四十二):算法實例(十一)分類(五)RandomForestClassifier(二)實例:隨機森林在乳腺癌數據上的調參

  案例中,往往使用真實數據,為什么我們要使用sklearn自帶的數據呢?因為真實數據在隨機森林下的調參過程,往往非常緩慢。真實數據量大,維度高,在使用隨機森林之前需要一系列的處理,因此不太適合用來做直播中的案例演示。在本章,我為大家准備了kaggle上下載的辨別手寫數字的數據,有4W多條記錄 ...

Thu Jun 24 07:54:00 CST 2021 0 170
基於sklearn分類器實戰

已遷移到我新博客,閱讀體驗更佳基於sklearn分類器實戰 完整代碼實現見github:click me 一、實驗說明 1.1 任務描述 1.2 數據說明 一共有十個數據集,數據集中的數據屬性有全部是離散型的,有全部是連續型的,也有離散與連續混合型的。通過對各個數據集的瀏覽 ...

Sun May 26 03:51:00 CST 2019 0 1167
SVM之乳腺癌檢測

SVM 是有監督的學習模型,我們需要事先對數據打上分類標簽,通過求解最大分類間隔來求解二分類問題。如果要求解多分類問題,可以將多個二分類器組合起來形成一個多分類器。 如何在 sklearn 中使用 SVM # 導包 from sklearn import svm SVM 既可以 ...

Tue Apr 09 03:55:00 CST 2019 0 610
醫學圖像 | 使用深度學習實現乳腺癌分類(附python演練)

乳腺癌是全球第二常見的女性癌症。2012年,它占所有新癌症病例的12%,占所有女性癌症病例的25%。 當乳腺細胞生長失控時,乳腺癌就開始了。這些細胞通常形成一個腫瘤,通常可以在x光片上直接看到或感覺到有一個腫塊。如果癌細胞能生長到周圍組織或擴散到身體的其他地方,那么這個腫瘤就是惡性 ...

Sat Sep 21 05:00:00 CST 2019 0 2048
 
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