Electrical-Grid-Stability-Simulated-Data-源码
电网稳定性模拟数据
应用了决策树，多层感知器和Logistic回归，使用电网稳定性模拟数据集数据集中提供的功能将其分类为稳定和不稳定的系统。
将数据划分为70-30个训练验证后，将在验证集上报告准确性。 Logistic回归是在决策树学习多层规则感知器后提供100％准确性的决策树之后最有效的方法，尽管比猜测更好要努力找到数据中的模式。
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