文件名称:
machine-learning-challenge-源码
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：机器学习-系外行星探索
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，目的是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。
预处理数据
在拟合模型之前对数据集进行预处理。
执行功能选择并删除不必要的功能。
使用MinMaxScaler缩放数字数据。
注意：所有清除和分离数据的操作都在ETL.ipynb文件中完成。 这样一来，不必为每个模型重复执行步骤。
将数据分为训练和测试数据。 每种模型都可以完成此操作。 似乎没有办法在单独的文件中执行此操作。
调音模型参数
使用GridSearch调整模型参数。
调整并比较至少两个不同的分类器。
分析
模型1 Logistic回归
使用StandardScaler可获得比MinMaxScaler更好的分数。
对于功能选择，将使用所有提供的功能
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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