文件名称：SFCrimeClassification-Spark-LogisticRegression:Kaggle竞赛“旧金山犯罪分类”的第二次尝试
文件大小：2KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 20:46:00
Python
使用Spark和Logistic回归的旧金山犯罪分类（Kaggle） 概述 “旧金山犯罪分类”挑战赛是一项竞赛，旨在根据事件的时间和地点来预测发生在该城市的犯罪类别。 在这篇文章中，我将解释并概述针对该挑战的第二种解决方案。 这次使用Spark和Python。 链接到竞赛： 学习方法 为实现的解决方案选择的算法是，这是基于的分类模型，其中因变量（我们要预测的变量）是分类的（与连续变量相反）。 报告 可以在以下网站获得书面报告：
【文件预览】：
SFCrimeClassification-Spark-LogisticRegression-master
----README.md(1011B)
----SFCrime-Kaggle-Spark.py(2KB)