第15周作业 #高级编程技术

最新推荐文章于 2025-10-12 17:31:12 发布
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本文通过使用sklearn库创建一个包含1000个样本、10个特征的数据集，并采用10折交叉验证的方式训练并评估了三种不同的机器学习算法：高斯朴素贝叶斯、支持向量机及随机森林。主要关注模型的准确性、F1得分及AUC等性能指标。

sklearn

题目

assignment

解题过程

1. Create a classification dataset (n samples 1000, n features 10)

1

2. Split the dataset using 10-fold cross validation

3

3. Train the algorithms

  • GaussianNB
    4
    6

  • SVC (possible C values [1e-02, 1e-01, 1e00, 1e01, 1e02], RBF kernel)
    5
    7

  • RandomForestClassifier (possible n estimators values [10, 100, 1000])
    8
    9

4. Evaluate the cross-validated performance
  • Accuracy
  • F1-score
  • AUC
  • ROC

10

11

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