文件名称：AdaBoost-Classifier
文件大小：35KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-14 19:35:13
AdaBoost分类器 对于此任务，我将AdaBoost分类器方法应用于基于泰坦尼克号坠机事件下载的数据集。 该数据集包含891个样本用于训练模型和418个样本用于测试。 总体而言，数据集中有13个要素，其中我仅选择了5个进行分类。 为了实现上述分类方法，我使用了Python。 我在Python中使用了两个库，即pandas和sklearn。 为了使用给定的库，我们需要首先执行以下命令： sudo pip install pandas sudo pip install -U scikit-learn 实现给定分类器所需的步骤是： 导入所需的库。 从csv文件“ titanic_train.csv”将训练数据加载到“ train”变量中 将选择分类的特征存储在“特征”变量中 将测试数据从csv文件“ titanic_test.csv”加载到“ test”变量中 从csv文件“ ti
【文件预览】：
AdaBoost-Classifier-main
----titanic_test.csv(28KB)
----titanic_train.csv(60KB)
----titanic_gender_targets.csv(3KB)
----AdaBoostClassifier.py(1KB)
----README.md(2KB)