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机器学习工程实践——基于随机森林模型的数据挖掘项目流程
一个完整的数据挖掘项目流程主要包含六大部分,分别是商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、方案实施,如图所示数据挖掘项目流程。
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机器学习——线性回归
本文详细介绍了线性回归的基本原理和过程,展现了线性回归模型的scikit-learn实现,包括:普通线性回归、基于 L1 正则化的Lasso回归、基于 L2 正则化的岭回归、基于 L1 和 L2 正则化融合的ElasticNet回归四种,从结果看ElasticNet回归模型的性能最优不足的一点,模型的参数是随意取值的,由于没有做模型优化,所以四种模型的预测准确率都不是特别高,而且四种模型的区分度也
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到底了