算法实验使用sklearn完成。 代码内容包括： 1.特征相关性热力图 2.特征筛选 3.使用： 'k近邻', '逻辑回归', '神经网络', '决策树', 'SVC', '集成学习随机森林', '集成学习adaboost', '梯度提升树', 'Xgboost' 共9类分类算法实验以及测试的结果。

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数据集来自Kaggle网站上公开的Hotel booking demand项目 该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息，包括预订时间、入住时间、成人、儿童或婴儿数量、可用停车位数量等信息。本次数据分析主要包含如下内容： 总览数据，完成对数据的数据预处理 利用数据集对酒店运营状况/市场情况/客户画像进行数据分析 根据数据集建立预测模型，预测客户是否会取消预订.

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