开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-23
详细说明：数据科学组合
包含数据科学和数据分析项目的存储库。
使用Python进行机器学习
解释性数据分析，特征工程，监督机器学习（逻辑回归，决策树，随机森林）。
结果：基准是Logistic回归，并且在测试数据集上产生了0.7694的AUC。 通过利用随机森林和对参数进行超调，可以达到0.8025 AUC。 因此，超调会产生更好的性能。
技术：
监督机器学习：逻辑回归，决策树，随机森林
工具 ：
Python ：熊猫，Numpy，Sklearn，Matplotlib，Seaborn
带有Python的多层感知器
解释性数据分析，特征工程，MLP
结果：该项目的基准为0.7694。 MLP模型优于基准，但没有击败随机森林。
技术：
神经网络
工具 ：
Python ：熊猫，Numpy，Sklearn，Matplotlib，Seaborn，Keras
使用R对高维数据进行多元分析
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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