程天爽的博客

大学计算机基础-Python程序设计实验题目和代码

机器学习AdaBoost算法 大数据

机器学习概念Bagging算法Boosting算法随机森林模型的基本原理随机森林模型的代码实现 大数据分析与机器学习概念 集成学习模型：将多个模型组合在一起，从而产生更强大的模型 随机森林模型：非常典型的集成学习模型 集成模型简介： 集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。 集成学习模型的常见算法有Bagging算法和 Boosting算法两种。 Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模

数据样本数据获取：关注并私信“关联规则案例”# -*- codeing = utf-8 -*-# @Time : 2021/11/26 22:41# @Author : Tancy# @File : 病例分析-- Apriori算法.py# @Software : PyCharm# 1.数据读取import pandas as pddf = pd.read_excel('D:\A_学习\数据仓库与数据挖掘\实验\患者病症.xlsx')# print(df.head())# 2.

原因：list不能为空，用xpath提取的内容可能为空，所以要做一个为空判断我是用len来判断，然后再装入队列