留存计算不对
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任务一1 ,读取数据 本地数据 pandas的read_csv('数据')sklearn数据make_moons X,y=make_moons()2 ,认识数据本地数据 前几行 后几行 数据的描述性统计信息 基本信息 数据的总条数 特征总数sklearn数据:拿到特征和标签 使用pandas进行转换合并3, 数据预处理缺失值(有:填充)重复值(如果)异常值(iqr:填充)4 ,绘图分析条形图 统计图 直方图 热力图 箱型图任务二5 ,特征选择以及处理计算相关性corr()、使用热力图绘制查看相关性获取特征和标签 pop()对标签进行数组转换 对列进行补充reshape(-1,1)对特征进行缩放 有时标签缩放降维 维度数默认为二维数据切分任务三6,模型应用分类模型:逻辑回归、svm当中的svc、决策数 集成学习 Bagging(传入分类模型、逻辑回归。svm、决策树(Bagg+决策树))、Adaboost(传入分类模型、逻辑回归、svm,决策树)、Randomforest(随机森林模型 不需要传入模型)网格搜索交叉验证确认模型当中参数逻辑回归 C:[0.01-100]svm  C:[0.01-100] ,kernel:['rbf','linear','poly']集成学习:确认的是模型的数量[50,100,150]回归模型:一般线性回归模型岭回归拉锁回归|套索回归随机森林回归网格搜索交差验证岭回归alpha拉锁回归|套索回归alpha随机森林回归 确认的是模型的数量[50,100,150]写模型的相关指标:准确率 召回率 f1分数 混淆矩阵 分类报告 roc曲线 auc数值 写分类模型的学习曲线信用卡预测需要对数据二次划分 划分子集数据 重新使用各个模型对子集数据进行二次训练:需要观察各个模型在不同数据量下有什么 样的表现 需要文本说明并对模型提出优化措施并进行改正#牛客AI配图神器#
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