本文详细介绍了基于pytorch框架的猫狗二分类预测方法,包括数据清洗、模型训练和结果评估等多个环节。通过实验验证,预测准确率超过90%,适用于软件工程期末作业、救急作业等场景。
暂无评论
该资源包括2022讯飞开发者大赛糖尿病遗传风险检测挑战赛中用于比赛数据的分析与模型构建的baseline代码该赛题旨在根据性别出生年份体重指数糖尿病家族史舒张压口服耐糖量测试胰岛素释放实验肱三头肌皮褶
该数据集前8行用于描述数据信息,后面的每一行为一个样本,一行有4列,前三列为特征,最后一列为对应数据标签。该数据集可用于监督学习。
该数据集只保留了原来iris(鸢尾花卉)数据集3个类virginica,versicolor和setosa中的versicolor和setosa,并将versicolor用0.0表示,setosa用1
数据挖掘实验报告 PAGE 4 实验二 分类挖掘算法ID3 一实验目的 1理解分类 2掌握分类挖掘算法ID3 3为改进ID3打下基础 二实验内容 1选定一个数据集可以参考教学中使用的数据集 2选择合适
输入:特征和标签->模型->回归系数->预测:分类结果 功能:逻辑回归实现二分类
logistic回归二分类的python实现博文的源数据,想要对着代码来操作一遍的伙伴们可以在这里下载!
使用tensorflow实现的神经网络二分类,数据集为糖尿病化验数据,其中前八列为特征,第九列为期望结果,准准确率81.75%,内有详细的代码注解,适合新手学习使用
利用matlab编写的神经网络案例进行分析,通过使用BP神经网络和遗传算法进行参数优化,可以显著提升分类器的准确率。此外,还介绍了RBF回归模型的原理和源码实现,帮助用户解决回归问题。
一些针对逻辑回归模型提高准确率的技巧和方法,包括特征选择、正则化、调整超参数等,最终实现了94%的准确率。同时也分享了代码和实验结果。读者可以根据自己的需求,灵活运用这些方法来优化逻辑回归模型。
使用Python记录模型测试准确率到Excel表格中
暂无评论