芝加哥犯罪分析 探索性数据分析 首先运行“数据清洁和勘探团队3.4.ipynb”笔记本，以创建final_crimes.csv文件，该笔记本对于每个其他笔记本都是必需的，因为它们每个都包含机器学习算法。 回归 我的笔记本有两个线性回归算法，分别预测每月的犯罪和逮捕人数。 分类 我的团队成员的笔记本每个都有以下分类算法之一，该算法可预测肇事者是否被捕。 逻辑回归 决策树 K最近邻居