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RSS订阅原创 期末大作业1/8：泰坦尼克生还预测——可视化与探索性数据分析1
sns.violinplot(x="Pclass",y="Age",data=a,split=True,ax=axes[0],hue='Survived') #上图。它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布，这些分布可以进行比较。为了探查不同特征下的人们存活的可能性，我们可以使用小提琴图来展示。本关任务：查看不同年龄，性别，船票类型的存活相关性。为了完成本关任务，你需要掌握如何绘制小提琴图。在右侧编辑器补充代码，读取。
2024-06-13 09:16:10
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原创 sklearn中的PCA
乳腺癌数据集，其实例数量是 569，实例中包括诊断类和属性，帮助预测的属性一共 30 个，各属性包括 radius 半径（从中心到边缘上点的距离的平均值）， texture 纹理（灰度值的标准偏差）等等，类包括：WDBC-Malignant 恶性和 WDBC-Benign 良性。用数据集的 80% 作为训练集，数据集的 20% 作为测试集，训练集和测试集中都包括特征和诊断类。sklearn 中已经提供了乳腺癌数据集的相关接口，想要使用该数据集可以使用如下代码：#加载乳腺癌数据集。
2024-06-04 18:07:34
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空空如也
空空如也
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