小怪兽的博客
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两个画图工具助力论文绘图

两个画图工具助力论文绘图
两个画图工具助力论文绘图
作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #python , #matplotlib , #画图

可交互绘图-Plotly

Plotly 是一个 Python 库，用于设计图形，尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表，如直方图、条形图、箱线图、展开图等等。它主要用于数据分析以及财务分析。
作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #python , #plotly

箱线图的几种画法-Python

箱线图是一种强大的数据可视化工具，用于了解数据的分布。它将数据分成四分位数，并根据从这些四分位数得出的五个数字对其进行汇总
箱线图的几种画法-Python
作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #seaborn

税务合规性预测

本项目使用数据挖掘相关算法对企业税务是否合规进行预测。本项目主要使用了XGBoost和随机森林两种算法进行对比分析。整个项目包含了一般项目的所有流程：特征预处理，特征编码，特征过滤，数据集切分，模型训练，模型评价，可视化检视。经过实验对比分析，随机森林的预测效果略优于XGBoost
税务合规性预测
作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #随机森林 , #xgboost

特征预处理和特征工程

数据预处理数据无量纲化特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征
特征预处理和特征工程
作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #数据预处理

回归模型的损失度量方法

之前的分类模型写完后同学问我有没有回归的模型评价方法，现在，它来了 刚开始，我直接搜索回归模型的评价方法有哪些，但是突然想起来之前学习线性回归模型的时候有用到均方误差计算损失，于是猜想sklearn中十有八九有提供相应的损失评价方法，于是一共提供有11种方法接下来对每个方法简单介绍，最后给出相关示例
回归模型的损失度量方法
作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #线性回归 , #损失度量

基于sklearn的分类模型评估方法

在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同的指标进行评估。在诸多的评估指标中，大部分指标只能片面地反映模型的一部分性能。如果不能合理地运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。与线性回归问题不同，分类问题，或者说逻辑回归问题输出的是离散值，即判断某件事物属于
作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #分类 , #模型评估

最小二乘法

作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #最小二乘法

K近邻算法

作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #KNN , #分类

kmeans聚类算法及其优化

作者：小怪兽
分类： 机器学习
标签： #kmeans , #聚类
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