机器学习sklearn糖尿病预测 / 张生荣

python数据分析之用sklearn预测糖尿病

一.数据集描述本数据集内含十个属性列 Pergnancies: 怀孕次数 Glucose:血糖浓度 BloodPressure:舒张压(毫米汞柱) SkinThickness:肱三头肌皮肤褶皱厚度( ...

目录 pandas批量处理体测成绩 adaboost adaboost原理案例举例弱分类器合并成强分类器 pandas批量处理体测成绩 import numpy as np import panda ...

目录简介数据集数据处理数据分离训练数据数据可视化完整代码简介本文主要简述如何通过sklearn模块来进行预测和学习,最后再以图表这种更加直观的方式展现出来数据集学习数据预测数据 ...

引言近年来,随着技术的发展,机器学习和深度学习在金融资产量化研究上的应用越来越广泛和深入.目前,大量数据科学家在Kaggle网站上发布了使用机器学习/深度学习模型对股票.期货.比特币等金融资产做预测 ...

解决方法: 在编程过程中,遇到很多错误,提示都是unresolved reference,在进行先关搜素后,从stackoverflow上的相关问题得到启发,具体步骤如下: 1.点击菜单栏上的File ...

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个 ...

看代码吧~ # 加载库 import numpy as np from fancyimpute import KNN from sklearn.preprocessing import Standar ...

项目介绍背景: DC竞赛比赛项目,运用回归模型进行房价预测. 数据介绍: 数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息. 其中训练数据主要包括 ...

目录一.决策树的特点 1.优点 2.缺点二.决策树的适用场景三.demo 一.决策树的特点 1.优点具有很好的解释性,模型可以生成可以理解的规则. 可以发现特征的重要程度. 模型的计算复杂度较 ...

目录 1.Question? 2.Answer!——SVM 3.软间隔 4.超平面支持向量机常用于数据分类,也可以用于数据的回归预测 1.Question? 我们经常会遇到这样的问题,给你一些属于两 ...

目录一.Introduction 1 BP神经网络的优点 2 BP神经网络的缺点二.实现过程 1 Demo 2 基于BP神经网络的乳腺癌分类预测三.Keys 一.Introduction 1 B ...

目录一.Introduction 1 LightGBM的优点 2 LightGBM的缺点二.实现过程 1 数据集介绍 2 Coding 三.Keys LightGBM的重要参数基本参数调整针对 ...

目录读取黄金 ETF 数据定义解释变量定义因变量将数据拆分为训练和测试数据集创建线性回归模型预测黄金ETF价格绘制累积收益预测每日价格读取黄金 ETF 数据本文使用机器学习方法来预 ...

目录一.KNN算法简介二.KNN算法实现思路三.KNN算法预测城市空气质量 1. 获取数据 2. 生成测试集和训练集 3. 实现KNN算法一.KNN算法简介 KNN(K-Nearest Nei ...

朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一. 通过本教程,你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现. 更新:查看后续的关于朴素贝叶斯使用技巧的文章"B ...

本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型,废话不多说,具体如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skle ...

Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression).降维(Dimensionality Red ...

本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法.目标是创建一个 ...

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都 ...