文件名称:
Machine-Learning-Challenge:创建能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类的机器学习模型-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-14
详细说明：机器学习挑战
在深空太空中使用了九年，NASA开普勒太空望远镜一直在执行寻星任务，以发现我们太阳系之外的隐藏行星。 为了帮助处理这些数据，您将创建机器学习模型，该模型能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类。
文件索引
随附以下文件：
：具有KNN分类器的模型1
：具有Logistic回归的模型2
：具有随机森林的模型3
：转储的经过训练的模型文件
GridSearch用于优化模型参数
对于KNN模型：
param_grid = {
"n_neighbors" : range ( 1 , 20 , 2 ),
"weights" : [ 'uniform' , 'distance' ],
"metric" : [ "euclidean" , "manhattan" ]
}
# Output of Best Estimator:
KNeighbor
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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