ECE143_Group6：ECE 143 Group6 2021年冬季-源码

ECE143_Group6 ECE 143 Group6 2021年冬季 倒计时：还剩10天！ 演讲日期：2月26日 研究生院录取预测 目标：预测学生被特定研究生大学录取的可能性数据集： : 完成：探索性数据分析（EDA）通常使用数据可视化方法来分析和调查数据集并总结其主要特征。 2月16日 TODO：功能工程-Chris Yifan TODO：建模-David，Kimi 造型 目前，我们已经实施了六个二进制分类模型，以预测学生是否将被其目标学校录取。 这些模型包括： 线性回归 逻辑回归 随机森林 梯度增强决策树（GBDT）， 支持向量机（SVM）， XGBoost。 执行 运行Classifiers.ipynb文件中的所有块。 结果 准确性 精确 记起 线性回归 0.610 0.628 0.600 逻辑回归 0.610 0.627 0.604 随机森林 0.68