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RSS订阅原创 Python小考
将数据集划分为训练集和测试集，用训练集训练模型，再用测试集评估模型的准确性等性能指标。回顾学习机器学习算法案例时，梳理从了解算法基础概念（如监督学习、无监督学习等定义），到学习具体算法原理（像线性回归、决策树等），再到通过代码实现案例（如使用Python的Scikit - learn库），以及分析运行结果、评估模型性能等一系列环节。选择常见且简单的案例，如鸢尾花分类（根据鸢尾花的花瓣、花萼等特征，将其分为不同种类）、房价预测（根据房屋的面积、房间数等特征预测房价）等。# 划分训练集和测试集。
2025-05-14 11:33:02
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原创 python小考
本项目将使用 Python 对电商销售数据进行分析和可视化。通过分析销售数据，我们可以了解销售趋势、产品销售情况以及客户购买行为等信息。
2025-04-07 17:38:55
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原创 Python小考2数据分析
如果用户选择了文件，就会依次调用前面定义的各个分析函数，完成数据分析和可视化操作。：该函数按天重采样数据，统计每天的消息数量，找出消息数量最多的一天。需要注意的是，为了正确显示中文，需要指定中文字体路径。列设置为索引，按天对消息数据进行重采样，统计每天的消息数量。：此函数首先将所有聊天消息合并成一个字符串，然后使用。列中提取小时信息，统计每小时的消息数量。绘制柱状图，展示一天中不同小时的消息数量分布情况。：此函数用于统计每种消息类型的数量，然后通过。绘制折线图，以展示每日消息数量的变化趋势。
2025-04-07 16:48:28
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空空如也
空空如也
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