題目大概就是利用企業發票的信息分析出企業是否為異常企業，其中企業一共有3萬多家，發票數大約有400多萬條信息，發票明細信息有1000多萬條信息 因為之前已經采用一些分析的方法找到了321家異常企業，所以對發票表進行分析，利用sklearn建立決策樹模型，並利用訓練集對其進行訓練，最后對測試數據 ...

​✏️ 阿樹 丨 部分圖片源自網絡 2020，注定是不平凡的一年，各種意外和不美好接踵而至。 美國時間1月26日上午，年僅41歲的NBA超級巨星科比·布萊恩特和他13歲的二女兒Gianna在墜機事故中遇難，曾經的「小飛俠」、「黑曼巴」，以一種令人無法接受的意外方式，離開了這個曾經有 ...

使用sklearn進行數據挖掘系列文章： 1.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1) 2.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(2)—划分測試集 3.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(3)—繪制數據的分布 4.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測 ...

准備 相關的庫 相關的庫包括： numpy pandas sklearn 帶入代碼如下： 數據准備 數據是sklearn的乳腺癌數據。 data主要分為兩部分：data和target，把這兩部分，設置變量導入DataFrame中可查看基本形狀 ...

Sklearn預測未來趨勢 這里就不多贅述了，預測問題需要根據歷史數據來預測未來，因此我們將數據進行切分，歷史數據用來訓練，未來數據用來預測，直接上！！！ 讀取數據！ data1 = pd.read_excel("python導學課數據/切分數據/歷史購買數據.xlsx")data2 ...

一、模型驗證方法如下： 通過交叉驗證得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 對每個輸入數據點產生交叉驗證估計：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 計算並繪制模型的學習率 ...

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