字母汤

时间:2021-02-13 15:24:01
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文件名称:字母汤
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文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-13 15:24:01
JupyterNotebook 字母汤 客观的 我们正在研究现实生活中的数据,以建立我们自己的机器学习模型,该模型将能够预测由Alphabet汤支付的风险投资的成功。 资源 python,jupyter笔记本,TensorFlow,机器学习 结果 在这个挑战中,我们的数据文件中有34,000多行,最初我们只关注几个点来清理数据。 删除所有不属于我们目标输入的列 删除任何异常值并分类所有稀有类别 使用标准定标器将数值数据标准化 我们使用随机森林作为算法。 hidden_​​nodes_layer1 = 24,hidden_​​nodes_layer2 = 10,hidden_​​nodes_layer3 = 6 我尝试增加n_estimators,在0-2之间更改详细,添加和删除隐藏层。 我无法将准确性提高到75%以上 接下来,我将使用线性回归,因为SVM花费的时间太长,无法进行预测。

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