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使用Python实现Adult数据集上的机器学习模型评估与培训

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简介：
利用Python编程语言对Adult数据集实施可视化分析，在完成初步数据探索后执行训练集与测试集的分割操作。运用K近邻算法及决策树模型对所述数据集合开展模型训练，该文档为Jupyter Notebook格式的交互式计算环境文件，并包含相关代码实现。CSV格式的数据存储文件作为原始数据源，若其内容与标准版本存在差异，则表明已进行了初步的数据预处理操作。本资源由本人与合作研究者联合编写完成。

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  • Python中使用机器学习进行Adult数据集的测试与训练
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    本项目利用Python开展机器学习实践，对Adult数据集进行了深入分析和模型训练，旨在预测个人收入水平，展示了数据预处理、特征选择及多种算法应用过程。 使用Python对adult数据集进行可视化，并将其划分为测试集和训练集。然后采用KNN和决策树算法对该数据集进行训练。这是一个Jupyter文件，附带.csv为数据集文件（若与官方数据集不同，则可能经过了一些处理）。该文件由我与另一位作者共同完成。
     
  • Python中使用机器学习进行Adult数据集的测试与训练
    优质
    本项目运用Python编程语言对Adult数据集进行了详细的分析和建模，通过实施多种机器学习算法来进行模型训练及性能评估。 基于Python对adult数据集进行可视化，并将其划分为训练集和测试集。然后采用KNN和决策树算法对该数据集进行训练。这是一个Jupyter文件，附带.csv为数据集文件（如果与官方数据集不同，则可能是经过了一些处理）。该文件由我与另一位作者共同完成。
     
  • 机器学习模型评估PPT
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    本PPT深入探讨了机器学习领域中模型评估的关键方法与技巧，涵盖准确性、召回率、F1分数等核心指标，并提供实用案例分析。 模型评估是通过实验方法来测量学习器的性能，并以此作为评判标准。此外还可以利用假设检验比较不同学习器之间的泛化能力。我们可以通过实验测试对学习器的泛化误差进行评估并做出选择。为此，需要使用一个“测试集”来测试学习器，然后以该测试集中得到的“测试误差”作为泛化误差的一种近似值。
     
  • LayoutLM_CORD：CORD数据集上的LayoutLM模型评估
    优质
    简介：本文介绍了在CORD（Custom Forms and Documents）数据集上对LayoutLM模型进行评估的研究。通过分析LayoutLM在复杂文档布局理解任务中的表现，为该模型的实际应用提供了有价值的参考信息。 这个repo是Layoutlm模型的一个实现，并在CORD数据集上进行了基准测试。我将预训练的LayoutLM在IIT-CDIP数据集（大版本）上的性能与Bert（大版本）进行了比较。 验证集中： - LayoutLM 大：F1_Score 0.9562，精确度 0.9577，召回率 0.9546 - Bert 大：F1_Score 0.9474，精确度 0.9466，召回率 0.9481 测试集中： - LayoutLM 大：F1_Score 0.9843，精确度 0.9845，召回率 0.9841 - Bert 大：F1_Score 0.9859，精确度 0.9861，召回率 0.9856 在验证集中，Layoutlm的表现优于Bert；但在测试集中情况并非如此。我需要进一步调查原因。
     
  • Python数据挖掘与机器学习实践（含代码和数据集）——环境质量评估.zip
    优质
    本资源提供《Python数据挖掘与机器学习实践》中关于环境质量评估章节的完整代码及数据集，助力读者深入理解并应用相关技术。 《Python数据挖掘与机器学习实战》包含了完整的代码及相关的数据集，可能需要稍微调整一下路径才能顺利运行。Jupyter笔记本中有丰富的代码注释及相关结果展示，适合用于学习或直接提交使用。
     
  • 利用机器学习进行信用风险评估的模型
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    本研究探索了运用机器学习技术在信用风险评估中的应用，旨在通过开发更精确的风险预测模型来优化金融机构的信贷决策流程。 基于机器学习的信用风险评估模型主要采用了Sklearn库，并通过逻辑回归、支持向量机等多种算法进行建模，根据借款人的个人身份信息来判断是否应发放贷款。 该项目源码为作者毕业设计的一部分，所有代码均已成功运行并通过测试后上传。答辩评审平均分达到96分，可以放心下载使用！ 1. 项目中的所有代码都经过了严格的功能性和稳定性测试，在确保功能正常的情况下才被公开发布，请您安心下载并使用。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工进行学习和研究。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，都可以通过这个项目来提升自己的技能水平；同时它也适用于毕业设计、课程作业和其他学术项目的演示需求等场景。 3. 如果您有一定的编程基础，则可以在此代码基础上进一步修改和完善，以实现更多功能，并将其应用于实际的科研或工程项目中。 下载后请务必先查看README.md文件（如存在的话），仅供学习参考之用，请勿用于商业目的。
     
  • 机器学习典型应用与数据集
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    本课程探讨了机器学习的实际应用场景及其所需的数据集，涵盖分类、回归、聚类等多种算法，并分析经典案例以加深理解。 （一）线性分类器用于良恶性乳腺癌肿瘤预测。（二）支持向量机应用于手写体数字识别。（三）K近邻分类方法用于鸢尾花数据的分类任务。（四）决策树模型用来分析泰坦尼克号乘客生还情况。（五）集成模型同样被应用在泰坦尼克号乘客生存状况的研究中。