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ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)（一）

2021-10-30 108
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简介： ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)

输出结果


1、数据集可视化以及统计分析


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2、优化baseline模型


ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——优化baseline模型

https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/86725990


3、模型融合


ML之LoR&Bagging&RF：依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——模型融合

https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/86726247




设计思路

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文章标签：
数据可视化
算法
关键词：
算法数据集
算法分类
算法案例
算法bagging
bagging算法
一个处女座的程序猿
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