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使用线性、决策树和投票回归模型和来自 Kaggle 的数据预测体脂

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Kaggle

需积分: 18 8 下载量 145 浏览量 2022-02-16 20:58:26 上传评论 4 收藏 10KB ZIP 举报

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使用线性、决策树和投票回归模型和来自 Kaggle 的数据预测体脂

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Stroke_Prediction_6ML_models：该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好

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Stroke_Prediction_6ML_models 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好

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