B.技术疾病预测项目 通过机器学习和Python开发的疾病预测系统最后一年项目 最终疾病预测项目 通过机器学习和Python开发的疾病预测系统最后一年项目 机器学习-机器学习是一种使分析模型构建自动化的数据分析方法。 它是人工智能的一个分支，其基础是系统可以从数据中学习，识别模式并在最少的人工干预下做出决策。 Scikit-learn（Sklearn）是用于Python中机器学习的最有用和最强大的库。 它通过Python中的一致性接口为机器学习和统计建模提供了一系列有效的工具，包括分类，回归

本文来自于segmentfault，文章详细介绍了Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测的实现原理等相关知识。摘要：在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：在本教程中，你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下：1.如何

酸橙 该项目旨在说明机器学习分类器（或模型）的功能。 目前，我们支持使用称为lim的程序包（对本地可解释的模型不可知的解释的简称）来解释针对文本分类器或作用于表（数字或分类数据的numpy数组）或图像的分类器的各个预测。 石灰是基于提出的工作（）。 这是促销视频的链接： 我们的计划是添加更多软件包，以帮助用户理解机器学习并与之进行有意义的交互。 Lime可以解释具有两个或更多类的任何黑匣子分类器。 我们所需要的就是分类器实现一个函数，该函数接收原始文本或numpy数组，并为每个类输出概率。

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免疫ML immunoML是用于基于机器学习的自适应免疫受体和库（AIRR）的分析和分类的平台。 它支持对实验性B细胞和T细胞受体数据以及用于基准测试的合成数据进行分析。 在immuneML中，用户可以定义灵活的工作流，以支持不同的机器学习库（例如scikit-learn或PyTorch），对不同方法进行基准测试，大量数据特征报告，ML算法及其预测以及结果可视化。 此外，用户可以通过定义自己的数据表示，ML模型，报告和可视化来扩展平台。 有用的链接： 主要网站： : 文档： :