二分类预测

最新推荐文章于 2024-01-17 08:50:22 发布

zhenyu wu

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分类专栏：机器学习文章标签：二分类预测机器学习数据挖掘 python 随机森林

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本项目使用决策树、SGD、随机森林及梯度Boosting等算法，对俄亥俄州诊所患者是否出席的数据集进行二分类预测。通过特征探究、数据清洗和变量关系分析，最终梯度Boosting在ROC_AUC指标下表现最优。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本项目是数据的二分类分析，针对俄亥俄州诊所患者出现与否数据集No-show-Issue-Comma-300k进行样本的分类预测。首先进行特征探究，观察里面的连续变量，布尔值变量以及字符串变量，并绘制不同变量的分布图。然后对变量中的离群值以及明显错误数据进行清洗，探究各变量与状态变量之间的关系。最后分别用决策树，SGD，随机森林以及梯度Boosting对数据集做二分类预测，得到梯度Boosting在ROC_AUC指标下效果最好。

src="https://nbviewer.jupyter.org/github/wzy6642/Machine-Learning-Case/blob/master/noshowappointments/code/NoShowAppointments.ipynb" width="100%" height="1000">

github:https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-Case

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