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上传时间: 2021-03-13
详细说明：开普勒计划
特雷弗·圣地亚哥（Trevor Santiago）
用开普勒数据对系外行星进行分类
该项目的目的是了解我们如何预测开普勒感兴趣的物体（KOI）是否被确认为系外行星或假阳性。 我主要关注的是获得尽可能最高的准确性，但同时也关注对数损失以了解模型的可信度。
数据
我使用的数据集来自 ，但最初来自NASA。 目标变量是koi_pdisposition ，其值CONFIRMED和FALSE POSITIVE和相当均衡。 广泛的数据字典可从美国航空航天局。
方法
幸运的是，数据集已经相当整洁。 通过探索性分析和数据字典，我认为有很多列不重要或包含泄漏。 在每个模型拟合期间，都会借助Sci-kit Learn的ColumnTransformer丢弃这些列。 每个模型拟合都利用其Pipeline和ColumnTransformer对象。
我从使用sklearn的KneighborsClas
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