ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)
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ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)实现
基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性
# 1、定义数据集
# 2、数据预处理
# 2.1、变量筛选
# 3、建立模型
# 3.1、建立模型并训练
# 3.2、模型训练且决策图可视化
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/qq_41185868/article/details/12612
基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性
# 1、定义数据集
sepal_length sepal_width petal_length petal_width
05.13.51.40.2
14.93.01.40.2
24.73.21.30.2
34.63.11.50.2
45.03.61.40.2
# 2、数据预处理
# 2.1、变量筛选
sepal_length petal_length
05.11.4
14.91.4
24.71.3
34.61.5
45.01.4
# 3、建立模型
# 3.1、建立模型并训练
class EnsembleVoteClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin, TransformerMixin):"""Soft Voting/Majority Rule classifier for scikit-learn estimators.
# 3.2、模型训练且决策图可视化
ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)
