文件名称:
exoplanet_exploration_machine_learning：机器学习算法，可从所有观察到的开普勒“感兴趣对象”的累积记录中预测“候选”系外行星分类-源码
开发工具:
文件大小: 7mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-18
详细说明：目标
使用各种机器学习分类模型预测候选系外行星分类。 使用网格搜索可以提高模型的准确性。
过程
数据清理和预处理
首先从csv文件读取数据，然后删除空列和空卷。 此后，仍然有几列可供选择以用作训练模型的功能。 想要使用最相关的功能，我通过使用ExtraTreesClassifier（）找到了数据集的前十个功能（按功能重要性排序），并将这些前十个功能存储为系列以用作我的X值。 koi_disposition列包含每个系外行星候选者的分类值，并将用作我的y值。
设置好X和y值后，我使用带有stratify = y的train_test_split将数据分为训练集和测试集，以确保两个数据集中的分类
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