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使用随机森林、SVM、线性回归等模型预测肺癌患病风险
使用随机森林、SVM、线性回归等模型预测肺癌患病风险
上传者:
zy_dreamer
|
上传时间: 2022-12-28 11:27:16
|
文件大小: 650KB
|
文件类型: ZIP
机器学习
人工智能
SVM
随机森林
使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
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