Transfer_Learning_for_Gas_Sensor_Data

使用转移学习进行化学气体分类 目录 投资组合链接 详细说明了此项目中用于优化所选度量标准以进行分类的方法。 项目简介 机器学习框架和算法中的一个重要假设是，训练集和测试集必须具有相似的标签分布，并且数据集必须具有成千上万的观察值才能生成一个好的模型。 通常，现实世界中的数据集具有不同的标签分布，并且几乎没有观察到可生成有效模型性能的数据。 在这种情况下，如果可以将通过在大型数据集上训练的网络获取的知识成功地转移到较小的数据集，则可以提高模型性能。 该项目专注于气体传感器数据集之间转移学习的概念证明。 实验结果表明，应用转移学习后，模型测试的准确性和其他性能指标得到了显着提高。 项目海报 安装 安装和所有必要的库（pandas，scikit-learn，matplotlib，numpy等） 安装 数据集信息 此项目中使用了三个化学气体传感器数据集来构建用于转移学习的模型。 包含数百万个