文件名称:
exoplanet-habitability-ML:各种scikit学习机器学习算法运行Kepler数据来确定系外行星的可居住性-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-22
详细说明：机器学习的挑战
我们可以确定行星的宜居性吗？ 我们可以训练计算机来确定我们是否适合居住吗？ 该项目使用SciKit Learn上的机器学习工具来查找开普勒行星数据中的可居住性模式。 最成功的模型包括深度学习神经网络算法，决策树和具有GridSearchCV最大化的超参数的随机森林。 在每个模型的jupyter笔记本中，您将找到通过打印准确度的机器学习模型在十几个类别中向上运行的代码。 之后，您可以保存模型。 可以下载模型ExoplanetDecisionTree.sav，ExoplanetRandomForest.sav，exoplanetNeuralNetwork.h5和exoplanetNeuralNetworkDeep.h5。 特别感谢Aleksey Bilogur（ ）抓取数据并使该项目成为可能。
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