文件名称：COGS109-Modeling-and-Data-Analysis
文件大小：1.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-06 14:14:40
JupyterNotebook
COGS109建模和数据分析 该项目使用线性回归和K均值聚类对饮食习惯数据集进行分析，该数据集包含确定肥胖的变量。 研究重点： 使用探索性线性回归和聚类，我们旨在检查数据集中的几个属性，以发现哪些是预测个体体重的最佳指标。 注意：-最终报告，它是所有数据集的组合
【文件预览】：
COGS109-Modeling-and-Data-Analysis-main
----COGS 109 Final Project (Clustering).ipynb(199KB)
----COGS_109_Final_Project_Regression.ipynb(341KB)
----COGS_109_-_Final_Project_Report_1.ipynb(656KB)
----README.md(473B)
----COGS_109_Final_Project_EDA.ipynb(661KB)
----ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv(257KB)