实战十五：PCA + LogisticRegression 分类实战决策树进行特征筛选实战

最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布

程序员奇奇

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分类专栏：机器学习实战文章标签： python 人工智能 PCA 分类实战特征筛选特征筛选实战

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本项目通过PCA进行主成分分析，结合逻辑回归进行有毒蘑菇的分类预测。在实战中，还运用了决策树进行特征筛选，详细介绍了数据分析和机器学习模型调参的过程。

项目讲解：基于机器学习PCA主成分分析逻辑回归的网格调参有毒蘑菇预测分类+数据分析实战_哔哩哔哩_bilibili

代码:

lr = LogisticRegression()
lr.fit(x_train, y_train)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

params = {'C': np.logspace(0, 4, 10),  # 创建正则化超参数空间
          'penalty': ['l1', 'l2']      # l

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