项目简介

本项目是基于Python的机器学习项目，覆盖了从数据预处理、模型训练到性能评估的完整流程。借助逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等多种机器学习算法，可对数据开展分类、回归和聚类分析。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与预处理：能够加载波士顿房价、iris等多个数据集，可进行数据清洗、缺失值处理、特征缩放等操作。
2. 模型训练与评估：训练多种机器学习模型，运用交叉验证、网格搜索等技术对模型参数进行优化。
3. 性能评估：使用准确度、召回率、F1分数、均方误差等指标评估模型性能，还提供可视化工具展示分类器决策边界和聚类结果。
4. 特征重要性分析：通过AdaBoost回归器、随机森林等算法提取特征重要性，有助于理解特征对预测结果的影响。
5. 可视化工具：利用matplotlib库进行数据可视化，如散点图、决策边界图、聚类结果图等。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python及其相关库，如numpy、matplotlib、sklearn等。
2. 代码运行：下载项目源码文件，在项目根目录下打开终端或命令提示符，运行main.py文件启动项目。
3. 运行具体算法：按需求选择并运行不同算法文件，如01_decision_tree.py、02_random_forest.py等。
4. 结果查看：项目输出模型性能评估、特征重要性分析及可视化结果，帮助用户理解模型性能和特征重要性。

注意：部分代码依赖外部文件和数据集，如data/data_decision_trees.txt、data/data_random_forests.txt等，需确保这些文件位置正确且包含所需数据。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】