kaggle _Titanic: Machine Learning from Disaster
内容导读
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内容图文
A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy
https://www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy/notebook
额，总共花了2天时间才把上面这个优秀回答运行完，前面还算看得懂，如何清理数据，和画图看联系
但是后面的数据处理，使用各种模型，不知道原理是什么，后面还得花点时间补一下，现在这里记录一下
疑问汇总：
第一问，第21行，左边这些各种分类器不熟悉数学原理，以及代码的实现？？
第2问，第27行对树模型的操作不是很知悉？？
第3问，这些决策树，怎么画的，怎么看这些树形图？
第4问，后面的各种模型validation也要再看一遍，如何用SKlearn实现的？
Hard Voting 与 Soft Voting 的对比 https://www.cnblogs.com/volcao/p/9483026.html
原文：https://www.cnblogs.com/captain-dl/p/10289536.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的kaggle _Titanic: Machine Learning from Disaster全部内容，希望文章能够帮你解决kaggle _Titanic: Machine Learning from Disaster所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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