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大数据创新大作业 ，随机森林算法，多元线性回归，数据挖掘，爬虫。
Rain-in-AustraliaMachine learing by xgboost项目旨在通过机器学习算法寻找一个有效而健壮的天气预测模型。针对训练集及测试集中大量缺省值，项目使用具体城市具体特征median进行填充，从而避免对整体数据产生重大影响。针对数字项异常值，项目采用Winsorizing，将（0.25,0.75）外的值使用最值代替。项目对所给训练集的不同天气特征进行特征工程，以最大限
本文使用mnist数据集，进行随机森林算法。
在Kaggle有这样一个经典的题目，根据船上的用户基本信息，判断剩下的人是否能生存下来。话不多说直接进入主题。文章目录下载数据集整理数据数据数字化训练模型，并预测，写入到文件当中下载数据集Kaggle或数据集下载包含了源代码+训练集+ 测试集整理数据这一部主要处理缺失的数据，将年龄等常数用平均值代替将登船口用众数代替def select_data():selected_features = ['P
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