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EL之DT&RF&GBT：基于三种算法(DT、RF、GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能

2021-10-30 379
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简介： EL之DT&RF&GBT：基于三种算法(DT、RF、GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能

输出结果

image.png

image.png


设计思路

image.png


核心代码

vec = DictVectorizer(sparse=False)  

X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))

X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))

dtc.fit(X_train, y_train)

dtc_y_pred = dtc.predict(X_test)

rfc.fit(X_train, y_train)

rfc_y_pred = rfc.predict(X_test)

rfc.score(X_test, y_test)

classification_report(rfc_y_pred, y_test)

gbc.fit(X_train, y_train)

gbc_y_pred = gbc.predict(X_test)

gbc.score(X_test, y_test)

classification_report(gbc_y_pred, y_test)


文章标签：
算法
关键词：
算法分类
算法性能
算法数据集分类
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