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基于机器学习的分类模型预测对比
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职称材料
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摘要
本文针对分类问题,使用支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、K近邻六个基础的机器学习分类算法,根据性别、年龄和级别等相关特征,对泰坦尼克号的乘客幸存与否进行预测,并在实验和结果中比较不同机器学习分类模型的差异、优缺点。通过实验对比,支持向量机表现出了最好的性能,在准确率、精确率、召回率和F值中都取得了较高的值,而K近邻性能表现最差。
作者
周鑫
张旗
机构地区
中车青岛四方机车车辆股份有限公司
出处
《信息记录材料》
2024年第6期235-238,共4页
Information Recording Materials
关键词
机器学习
分类模型
预测
数据处理
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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信息记录材料
2024年 第6期
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