ML之回归预测：以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之回归(实数值年龄预测)问题的思路框架
ML之回归预测：以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之回归(实数值年龄预测)问题的思路框架
1、总体思路架构图
2、各个步骤详细图
相关推荐
-
VBA设计数据管理系统新思路,查询编辑窗口新设计框架,录查分离
VBA设计数据管理系统新思路,查询编辑窗口新设计框架,录查分离
-
迈向解释神经影像机器学习模型的统一框架（一）
Abstract 机器学习是用于创建将大脑功能与行为联系起来的计算模型的强大工具,并且其在神经科学领域的应用日渐广泛.但是,这些模型很复杂,而且通常很难解释,因此很难评估它们的神经科学有效性和理 ...
-
PowerQuery：这个技巧帮你快速计算列
PowerQuery中,对两列或者多列的计算一般通过添加自定义列来实现,以下表为例, 如果需要1月和2月数据的合计,可以添加自定义列, 其实还有一种更方便的方式,不用动手输入任何字符,点点鼠标就可以完 ...
-
ML之多分类预测：以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之多分类问题的思路框架
ML之多分类预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之多分类问题的思路框架 一.总体思路框架 二.各个步骤详细说明
-
ML之二分类预测：以岩石水雷数据集(RockMine)为例从0到1深入理解科学预测之分类问题的思路框架(特征工程详细步骤(特征分析与特征处理)+分类模型设计)
ML之二分类预测:以岩石水雷数据集(RockMine)为例从0到1深入理解科学预测之分类问题的思路框架(特征工程详细步骤+分类模型设计) 一.总体思路框架 二.特征工程详细步骤(特征分析与特征处理) ...
-
ML之回归预测之BE：利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题—线性方法解决非线性问题
ML之回归预测之BE:利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题-线性方法解决非线性问题 输出结果 设计思路 代码实现 for row in xList: newRow = list(row) alc ...
-
ML之回归预测之Lasso：利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题—采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型
ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题-采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型 输出结果 设计思路 核心代码 if t==1: X = n ...
-
ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)
ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测) 输出结果 设计思路 核心代码 xCoded = [] for row ...
-
ML之回归预测之Lasso：利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)
ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 输出结果 设计思路 核心代码 t=3 if t==1: X = numpy.array(x ...
-
ML之回归预测：利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)
ML之回归预测:利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 输出结果 Index(['fixed ac ...
-
ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测)
ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 设计思路 更新-- 输出结果 ['"alcohol"', '"volat ...
-
ML之PLiR之Glmnet：利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测)
ML之PLiR之Glmnet算法:利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 输出结果 0 2 1 2 2 2 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 2 ...