讲解下github中Multinomial-Logistic-Regression-main项目的csv文件
时间: 2024-01-10 11:03:10 浏览: 32
Multinomial-Logistic-Regression-main项目是一个使用Python实现的多项式逻辑回归算法,其中包含了两个csv文件:
1. `train.csv`: 用于训练模型的数据集,其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了210行数据,每一行数据包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。标签有3种可能的取值。
2. `test.csv`: 用于测试模型性能的数据集,也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了90行数据,每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。
这些csv文件用于演示和验证多项式逻辑回归算法的正确性和有效性。用户可以使用这些数据集来测试该算法的性能,并应用于实际的业务场景中。`train.csv`和`test.csv`是同一个数据集的不同部分,其中`train.csv`用于训练模型,`test.csv`用于测试模型的性能。
相关问题
请帮我 讲解下https://github.com/KonstT-math/Multinomial-Logistic-Regression这个项目的csv文件
Multinomial-Logistic-Regression项目是一个用Python实现的多项式逻辑回归算法,其中包含了两个csv文件:
1. `train.csv`: 用于训练模型的数据集,其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了1000行数据,每一行数据包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。标签有3种可能的取值。
2. `test.csv`: 用于测试模型性能的数据集,也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了400行数据,每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。
这些csv文件用于演示和验证多项式逻辑回归算法的正确性和有效性。用户可以使用这些数据集来测试该算法的性能,并应用于实际的业务场景中。
请帮我 讲解下 https://github.com/KonstT-math/Multinomial-Logistic-Regression 这个项目的四个csv文件分别有什么作用
Multinomial-Logistic-Regression项目是一个基于Python实现的多项式逻辑回归算法,其中包含了四个csv文件:
1. `train.csv`: 用于训练模型的数据集,其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了210行数据,每一行数据包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。标签有3种可能的取值。
2. `test.csv`: 用于测试模型性能的数据集,也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了90行数据,每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。
3. `train2.csv`: 另一个用于训练模型的数据集,其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了200行数据,每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。标签有3种可能的取值。
4. `test2.csv`: 另一个用于测试模型性能的数据集,也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了100行数据,每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中,前6个输入特征为实数,最后一个输入特征为整数。
这些csv文件用于演示和验证多项式逻辑回归算法的正确性和有效性。用户可以使用这些数据集来测试该算法的性能,并应用于实际的业务场景中。其中,`train.csv`和`test.csv`是一个数据集的不同部分,`train2.csv`和`test2.csv`是另一个数据集的不同部分。
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