这个项目分为以下几个模块:
数据读取:使用 pandas 读取 csv 文件中的数据;
数据预处理:对数据进行筛选、删除缺失值和标准化;
特征工程:对数据进行 PCA 降维和特征选择;
模型建立:使用多种不同的算法(如线性回归、决策树、随机森林)建立模型;
评估模型:使用多种评估指标(如 MSE、R2、F1 得分)评估模型的效果。
通过这个项目,用户可以帮助用户完成数据分析流程,从数据读取、预处理、特征工程到模型评估,实现对数据的深入分析。
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这个项目分为以下几个模块:
数据读取:使用 pandas 读取 csv 文件中的数据;
数据预处理:对数据进行筛选、删除缺失值和标准化;
特征工程:对数据进行 PCA 降维和特征选择;
模型建立:使用多种不同的算法(如线性回归、决策树、随机森林)建立模型;
评估模型:使用多种评估指标(如 MSE、R2、F1 得分)评估模型的效果。
通过这个项目,用户可以帮助用户完成数据分析流程,从数据读取、预处理、特征工程到模型评估,实现对数据的深入分析。
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