。 2.2 泰坦尼克號 本次問題頁面 請到Data頁面下載數據集 數據集的各屬性在Data頁面 ...

1.代碼 2.解釋 第一個函數 titanic() 根據游客數據 1.篩選有效數據 2.缺失值處理 3.轉換為字典 5.划分數據集 6.轉換為特征值 7.訓練模型 8.模型評估 9.預測 形成模型並評估，可以進行簡單的預測分類 第二個函數 ...

一，典型課題研究 建立一個預測模型來回答以下問題：“什么樣的人更有可能生存？ 二，數據 1，數據源：https://www.kaggle.com/c/titanic 2，用到的庫： Numpy-科學計算庫 主要用來做矩陣運算，什么？你不知道 ...

一、數據挖掘流程介紹 　　1.數據讀取 　　 -讀取數據 　　-統計指標 　　-數據規模　　2.數據探索（特征理解） 　　-單特征的分析，諸個變量分析對結果y的影響（x,y的相關性） 　　 -多變量分析（x,y之間的相關性） 　　 -統計繪圖　　3.數據清洗和預處理 ...

決策樹分類的應用場景非常廣泛，在各行各業都有應用，比如在金融行業可以用決策樹做貸款風險評估，醫療行業可以用決策樹生成輔助診斷，電商行業可以用決策樹對銷售額進行預測等。 基於決策樹還誕生了很多數據挖掘算法，比如隨機森林（Random forest）。 sklearn 中的決策樹模型 到目前為止 ...

基於pgmpy的貝葉斯推理流程大白話解釋 龍華 ...

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的bad case和產生的原因』等等。 2、 對數據的認識太重要了！ 數據中的特殊點/離群點的分 ...