Пример, показывающий, как импортировать данные из файла CSV в Python и использовать подход машинного обучения библиотеки XGBoost для создания надежной модели и прогнозирования значений на будущее. В этом примере мы будем использовать XGBoost, модуль машинного обучения на Python, который очень популярен и часто используется для задач регрессии и прогнозирования. Код здесь даст вам краткое введение в XGBoost, покажет, как обучить модель XGBoost, а затем предсказать значения на основе..

В этой записной книжке представлен ряд общих и полезных функций библиотеки Scikit-Learn. Это долго, но называется быстро из-за того, насколько обширна библиотека Scikit-Learn. Чтобы охватить все, требуется [полномасштабная документация]( https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html ), которую, если вы когда-нибудь застрянете, вам следует прочитать. Что такое Scikit-Learn (sklearn)? [Scikit-Learn] ( https://scikit-learn.org/stable/index.html ), также называемая sklearn ,..

Шаги для наивного Байеса с использованием sklearn (Python): Импортировать GaussianNB: из sklearn.naivebayes импортировать GaussianNB 2. Создайте классификатор: clf = GaussianNB() 3. Соответствуйте классификатору: clf.fit(FeatureTrainingSet, LabelTrainingSet) 4. Прогноз для тестовых данных clf.predict(FeatureTestingSet) Точность — это один из показателей проверки соответствия модели доступному набору данных. Существует 3 способа проверки точности. Ручной расчет..