机器学习,如何使用fetch_openml加载泰坦尼克数据集?发布于2024年05月17日 机器学习 在sklearn包里面,并不存在titanic.csv数据集文件本身。但是,可以通过fetch_openml()函数扩展到很多数据集,其中就包括titanic数据集。并且,在openml网站上,这个泰坦尼克数据集还... 阅读更多
机器学习数据集,解读泰坦尼克数据,有哪些字段?发布于2024年05月16日 机器学习 继鸢尾花数据集之后,苏南大叔来分析一下机器学习中非常著名的泰坦尼克数据集。这个数据集的标签是“survived”,而字段包括:年龄、阶层、票价、仓号、登船地、是否有亲戚同乘等等。数据表明:泰坦尼克号的乘客里面,最终... 阅读更多
机器学习的算法中,关于预测准确率的N种实现方案发布于2024年05月13日 机器学习 在对各种数据集进行预测的过程中,最后一步总是要显示算法预测的准确度。注意,是准确度accuracy而不是查准率precision,这两个概念很容易混淆。苏南大叔的“奥林匹克技术竞赛”博客,记录苏南大叔的代码故事。本文测... 阅读更多
CatBoost模型,如何对鸢尾花数据集进行预测?发布于2024年05月12日 机器学习 人工智能有很多种算法模型,苏南大叔已经写过很多相关算法文章了。本文要写的是一个catboost算法,来对鸢尾花数据进行处理。看看catboost模型,有什么特殊的地方没有?苏南大叔的“奥林匹克技术竞赛”博客,记录苏南大... 阅读更多
以鸢尾花逻辑回归为例,如何理解预测结果的系数和截距?发布于2023年12月25日 机器学习 本文再次审视鸢尾花数据集的逻辑回归模型,审视的角度是:模型训练后得到的系数coef_和截距intercept_。得到这两个数据后,可以说明什么问题呢?苏南大叔的“奥林匹克技术竞赛”博客,记录苏南大叔的代码编程经验文章。... 阅读更多