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摘要： （1）从scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注意同分布取样）； （2）使用训练集训练分类带有预剪枝和后剪枝的C4.5算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选择； （4）使用测试集，测试模型的性 阅读全文

摘要： （1）从scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注意同分布取样）； （2）使用训练集训练支持向量机—SMO分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试 阅读全文

摘要： （1）从scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注意同分布取样）； （2）使用训练集训练BP神经网络分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结果进 阅读全文

摘要： （1）从scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注意同分布取样）； （2）使用训练集训练朴素贝叶斯分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结果进行 阅读全文

摘要： （1）从scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注意同分布取样）； （2）使用训练集训练K均值聚类算法，类别数为3； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试 阅读全文

摘要： （1）从scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注意同分布取样）； （2）使用训练集训练随机森林分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结果进行分 阅读全文

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