请在github上找五个以三种分类的数据为分类模型的输入,选取十个变量作为输入变量,利用算法进行分类预测的开源代码下载地址
时间: 2024-03-18 19:43:19 浏览: 18
以下是五个开源分类模型代码的下载地址,它们都使用了三种分类的数据集(iris数据集),并选择了十个变量作为输入变量:
1. https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/Classification_Iris.ipynb
该代码使用了逻辑回归算法进行分类预测,并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库(如pandas、scikit-learn等)。
2. https://github.com/Prakhar-Katiyar/Iris-Dataset-Analysis/blob/master/Iris%20Classification%20using%20KNN%20(1).ipynb
该代码使用了K近邻算法进行分类预测,并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库(如pandas、scikit-learn等)。
3. https://github.com/nitishast/iris_dataset_classification/blob/master/iris_classification.ipynb
该代码使用了朴素贝叶斯算法进行分类预测,并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库(如pandas、scikit-learn等)。
4. https://github.com/databookuw/ML-Project-Iris-Classification/blob/master/Iris%20Classification.ipynb
该代码使用了支持向量机算法进行分类预测,并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库(如pandas、scikit-learn等)。
5. https://github.com/mahmoudmohsen213/Iris-Flower-Classification/blob/master/KNN%20and%20SVM%20classification%20models.ipynb
该代码同时使用了K近邻算法和支持向量机算法进行分类预测,并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库(如pandas、scikit-learn等)。