主页有解释博客，可参考
本文要解决的问题为预测问题，即给出seer提取的癌症病人数据，如A病人的患病时长，性别，年龄等信息以及他是否死亡，通过训练后，给出某个病人的信息后就可以判定他是否死亡，具有一定的现实意义。同理还有股票涨跌问题
2023-01-14 19:17:59
1.93MB
1
通过jueceshu.py建立一棵决策树，再通过main.py从17个样本中每次随机抽取11个样本建立1棵决策树，一共建立3个决策树，再统计每棵决策树的预测结果，选取出现结果最多的类别为最终结果。参考了一些博客，但是他们的预测函数有点问题，不能采用自己的数据集，于是我改进了一下，条件是：预测样本必须满足样本集包括的前6个特征。也可不以西瓜为数据集。
2022-12-09 16:27:50
7KB
1
项目3：多分类
作者：Khyatee Desai和David Shin
概述
Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。
业务问题
要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。
数据
我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示：
钥匙
值类型
值说明
duration_ms
整型
轨道的持续时间（以
2022-11-15 21:05:39
31.67MB
1
什么是机器学习分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】.doc
2022-07-09 19:05:02
1.75MB