文件名称:
Capstone_project_Titanic_Survival:这是Udacity机器学习纳米学位项目的回购，用于泰坦尼克号灾难生存预测-源码
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：使用机器学习预测泰坦尼克号灾难的生存
我为Udacity的机器学习工程师Nanodegree设计的项目重点是根据包含乘客数据（例如姓名，年龄，性别，社会经济舱等）的数据集，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。 也就是说，我们正在尝试建立一个预测模型来回答以下问题：“什么样的人更有可能生存？” 该项目的目标属于分类类别。
为了解决此问题，我同时使用了Azure的自动ML（AutoML）功能和Azure的HyperDrive超参数调整工具。 比较每个实验中的最佳模型以找到性能最高的模型，然后将最佳模型部署为Azure容器实例（ACI）进行消费。 自动化和ML所产生的模型都具有与Accuracy评估的性能相似的模型。 AutoML模型的精度为0.8249，HyperDrive模型的精度为0.7636。
下图显示并概述了工作流程，包括主要任务：
数据集
概述
该项目使用的数据集是“从灾
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