12 2024 档案
摘要：（1）利用pandas库从本地读取iris数据集； （2）从scikit-learn 库中直接加载iris 数据集； （3）实现五折交叉验证进行模型训练； （4）计算并输出模型的准确度、精度、召回率和F1值。 import numpy as np import pandas as pd from c
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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）使用训练集训练对数几率回归（逻辑回归）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，
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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摘要：打包员在我们课堂上的“购物车”的例子中，增加一个新的访问者：打包员，负责对购物车中货物装包。#include <iostream>#include <vector>#include <string>using namespace std; class Visitor;class Apple;clas
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摘要：数据库连接对数据库的操作一般包括连接、打开、使用、关闭等步骤，在数据库操作模板类中我们定义了connDB()、openDB()、useDB()、closeDB()四个方法分别对应这四个步骤。对于不同类型的数据库（如SQL Server和Oracle），其操作步骤都一致，只是连接数据库connDB()
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摘要：旅行方式的选择旅游的出行方式有乘坐飞机旅行、乘火车旅行和自行车游，不同的旅游方式有不同的实现过程，客户可以根据自己的需要选择一种合适的旅行方式。#include<iostream>using namespace std;class TravelStrategy {public: virtual vo
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摘要：银行账户用Java代码模拟实现课堂上的“银行账户”的实例，要求编写客户端测试代码模拟用户存款和取款，注意账户对象状态和行为的变化。package com.gazikel;public class Account { private AccountState state; private String
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