文件名称：ML_Algorithms：使用scikit-learn的机器学习算法
文件大小：433KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-18 08:52:40
Python
使用Scikit-Learn的机器学习算法 人口普查数据集中几种机器学习算法的比较。 人口普查数据集 具有32561 samples数据集。 Objective ：预测收入是<=50K还是>50K 。 输出： 0 ：<= 50K。 1 ：> 50K。 加载数据集 split_data ：在训练和测试中拆分数据集。 label_encoder ：将分类数据转换为数字数据。 默认值为True 。 one_hot ：在分类数据中创建一个热向量。 默认值为False 。 std ：应用StandardScaler规范化。 默认值为False 。 例如，使用one_hot和std ： from dataset import Census x_train , y_train , x_test , y_test = Census . load_data ( split_data =
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ML_Algorithms-master
----ml.py(2KB)
----main.py(353B)
----dataset.py(2KB)
----README.md(3KB)
----census.csv(3.79MB)