31、基于Haberman生存数据集的概率模型评估与预测

基于Haberman生存数据集的概率模型评估与预测

1. 引言

在机器学习中，对模型进行评估和优化是非常重要的环节。本文将围绕Haberman生存数据集，详细介绍如何评估概率模型，并通过不同的数据预处理方法来提升模型性能，最后使用选定的模型对新数据进行预测。

2. 评估概率模型

2.1 基线性能计算

首先，我们需要计算Haberman生存数据集的基线性能。以下是计算基线性能的代码示例：

from numpy import mean
from numpy import std
from pandas import read_csv
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.metrics import brier_score_loss
from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.dummy import DummyClassifier

# 加载数据集
def load_dataset(full_path):
    # 加载数据集为numpy数组
    data = read_csv(full_path, header=None)
    # 获取numpy数组
    data = data.values