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数据挖掘中基本概念--数据类型的属性与度量
当我们在学习数据挖掘算法或者机器学习算法时 我们都会发现某些算法只能应用于特定的数据类型 所以在学习数据挖掘算法或者机器学习算法前我们需要对数据类型的属性度量有一个很清晰的了解 如果在数据类型这一步就出现问题 不管算法再怎么优异肯定也是白搭
数据挖掘与机器学习
数据挖掘中基本概念
数据类型的属性与度量
决策树模型
决策树模型是机器学习的各种算法模型中比较好理解的一种模型 它的基本原理是通过对一系列问题进行if else的推导 最终实现相关决策 下图所示为一个典型的决策树模型 员工离职预测模型的简单演示 该决策树首先判断员工满意度是否小于5 若答案为
数据挖掘与机器学习
有关StandardScaler的transform和fit_transform方法
背景 StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类 所谓归一化和标准化 即应用下列公式 使得新的X数据集方差为1 均值为0 问题一 StandardScaler类中transform和fit transform方法有
数据挖掘与机器学习
贷款预测问题(探索性分析+多种解决方案)
用到的数据集 train 链接 https pan baidu com s 1hCQKvLYxTb5MkltJDa1QlQ 提取码 jsh8 test 链接 https pan baidu com s 16SkJ7fo1yEutv4CwnW
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