文件名称：699finalproject
文件大小：247KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-04 10:50:58
JupyterNotebook
699最终项目 您好，我叫Matthew Hui，我是旧金山大学目前在读数据科学的硕士研究生。 该存储库适用于我的机器学习实验室课程，我们在其中探讨了scikit-learn的各种功能以及如何在数据科学生命周期中使用它。 您可以在找到的链接 您可以在找到指向我的代码的链接，也可以从存储库中下载它。 数据 该数据集包含有关报名参加公司数据科学课程的各种候选人的信息。 该公司正试图找出这些候选人中的哪些人选修了学习新技能的课程，而哪些人正在寻找新的工作。 数据集包含约19,000行和14列。 特征工程 数据集包含缺失值，因此我使用了一个简单的脉冲（连续变量的估计中位数，离散变量的估计中位数为“未知”）。 我还对数据使用了序数编码和一种热编码。 演算法 我使用随机搜索执行了超参数搜索。 我尝试调整的超参数是： 判据：这两个判据是两个不同的函数，这些函数确定拆分的好坏。 最大深度：限制每棵树
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699finalproject-main
----notebook.ipynb(36KB)
----README.md(2KB)
----aug_train.csv(1.87MB)