
【机器学习入门与实践】入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘

专栏详细介绍:【机器学习入门与实践】合集入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘。
本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)
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主要讲解了数据探索性分析:查看变量间相关性以及找出关键变量;数据特征工程对数据精进:异常值处理、归一化处理以及特征降维;在进行归回模型训练涉及主流ML模型:决策树、随机森林,lightgbm等。
本文介绍了决策树的基本概念和在企鹅数据集上的实战应用,包括数据预处理、模型构建和参数调整。通过实例展示了如何使用决策树进行二分类和多分类预测,探讨了信息熵和基尼指数在特征选择中的作用,以及决策树的重要参数。
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