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文件大小: 105kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-20
详细说明：基本回归：线性、决策树、SVM、KNN
集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees
##学会了数据分层抽样，以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。
继续学习网址：使用sklearn做各种回归
数据准备
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('fivethirtyeight') #设置matplotlib作图风格
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set()
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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