weixin_46066900的博客

**数据：asina_football_data.csv数据描述： id ：国家对应id 国家：国家名称 2019年国际排名：2019 年国际足联的世界排名。 2018年世界杯：2018 年世界杯中，很多球队没有进入到决赛圈，所以只有进入到决赛圈的球队才有实际的排名。如果是亚洲区预选赛 12 强的球队，排名会设置为 40。如果没有进入亚洲区预选赛 12 强，球队排名会设置为 50。 2015年亚洲杯：真是排名。**训练模型基本流程及对应要求：1、获取数据：使用pandas读取数据

**训练模型基本流程：获取数据：pandas读取数据；数据分析：；数据处理：数据预处理，划分得到训练集测试集；模型训练与测试：调用sklearn.naive_bayes；模型评估：使用【f1】评估模型**问题描述：根据邮件文本数据预测该邮件是否为垃圾邮件。使用朴素贝叶斯分类器。数据集：“spam_data.txt”（7148条数据）其中垃圾邮件：960条，非垃圾邮件：6188条。数据描述：一共7148条样本，分类标签为{0， 1}分别表示，否和是。基于文本数据，判定邮件是否为垃圾邮件

问题描述：从疝气病症预测病马是否能够存活，可以使用GBDT或者XGBoost。数据集： 训练集：“horseColicTrain.txt”（299条） 测试集：“horseColicTest.txt”（67条）数据描述：一共366条样本，其中21个特征表现为疝气病症相关特征，分类标签为{-1， +1}分别表示，死亡和存活。基于21和疝气病症相关个特征，预测病马是否能够存活。部分数据如下：获取数据：使用pandas读取数据，分别读入训练集和测试集；# 1、读取文件, 并将数据分为训练集

from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import preprocessingfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef load_data(filename): # 加载图像，并对数据进行规范化 # 读文件 f = open(filename, 'rb') data = [] # 得到图像的像素

1、基于python实现K-Means迭代停止的条件：a、簇中a心相较b上一次迭代未改变 ≈ 所有样本点较上一次迭代未改变划分类别b、达到人为设置的最大迭代次数2、 基于sklearn实现K-Means语法：from sklearn.cluster imports KMeansmodel = KMeans(n_clusters=k)model.fit(data)y_pred = model.predict(data)属性：cluster_centers_:簇中心【数组】centro

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import BaggingClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.neighbors import KN...

首先安装号第三方库，绘图软件不需要配置环境变量数据：car.data数据描述：1728条数据（6个特征+评估等级（4个级别）） 特征：[‘buying’, ‘maint’,‘doors’,‘persons’,‘lug_boot’,‘safety’] 标签：[‘unacc’,‘acc’,‘good’,‘v-good’],训练模型基本流程及对应要求：0、使用的第三方库1、获取数据：读取数据2、数据处理：字符型特征转换（from sklearn.preprocessing impo