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kaggle-titanic:Kaggle Titanic Comp
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2021-07-06
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泰坦尼克号 这是我在参加 Kaggle 泰坦尼克号比赛时编写的 python/scikit-learn 代码。 有几种不同算法的代码,但主要和性能最高的一种是在 randomforest2.py 中实现的 RandomForest。 要求: python(2.x 版本至少为 2.6) scikit-learn/NumPy/SciPy ( ) 熊猫( ) matplotlib ( ) 用法: > python randomforest2.py 关键文件: loaddata.py:包含所有特征工程,包括用于生成不同变量类型、执行 PCA、聚类和类平衡的选项 randomforest2.py:执行管道的代码 scorereport.py:检查并报告超参数搜索的结果 learningcurve.py:包括生成学习曲线的代码 roc_auc:包括生成 ROC 曲线的代码 其他文
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kaggle-titanic-master.zip (21个子文件)
kaggle-titanic-master
.gitignore 66B
naivebayes_gaussian.py 3KB
myfirstforest.py 7KB
sgdclassifier.py 7KB
genderclassmodel.py 5KB
randomforest2.py 9KB
data
results
genderclassmodel.csv 3KB
gendermodel.csv 3KB
myfirstforest.csv 3KB
raw
test.csv 28KB
variabledescriptions.txt 1KB
train.csv 59KB
__init__.py 0B
learningcurve.py 3KB
naivebayes.py 3KB
README.md 1KB
gendermodel.py 4KB
loaddata.py 21KB
svc.py 5KB
roc_auc.py 2KB
scorereport.py 2KB
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看起来很年长的一条鱼
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