请在github上找一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 19:43:21 浏览: 12
以下是一个开源分类模型代码的下载地址,它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:
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)。你可以在该代码的基础上进行修改和扩展,以适应自己的需求。同时,请注意遵守该代码的开源协议。
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请在github上找一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地址
这里是一个在Github上的开源项目,它使用了Breast Cancer Wisconsin数据集作为输入数据,采用了多个机器学习算法进行分类预测,包括决策树、支持向量机、K最近邻、朴素贝叶斯和神经网络等。
项目地址:https://github.com/og1998/Breast-Cancer-Classification
该项目使用Python和多个开源机器学习库(如Scikit-learn、Keras等)实现了多个分类算法,并将其应用于Breast Cancer Wisconsin数据集。其中,特征变量包括肿块半径、肿块纹理、肿块周长、肿块面积等十个变量,目标变量为肿瘤性质的二元分类(良性或恶性)。
你可以在该项目中查看并学习多个机器学习算法的实现,并将其应用于自己的项目中。同时,Github上还有很多其他的机器学习和数据科学项目,你可以进一步探索并学习。
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
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)。
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