算法第4天

算法实践第四天

• • 本节的任务是介绍支持向量机（SVM）的基本原理及其在分类问题中的应用。
• 在代码的具体实现方案中，我们将详细阐述算法的设计步骤及其实现细节。
• 导包环节主要包括以下步骤：

  • 使用pandas库读取并加载数据集。

  • 对数据集进行训练测试集划分，并完成必要的预处理工作。

  • 应用标准化方法提升模型的收敛速度和预测性能。

  • 构建网格搜索交叉验证机制（采用5折交叉验证），以优化模型参数设置。

  • 基于支持向量机算法构建分类模型，并通过一系列评估指标衡量其性能表现。

  • 最终输出实验结果分析与评估部分。

    • 2、逻辑回归

    • • 结果

    • 3、随机森林

    • • 结果

    • 4、随机森林

    • • 结果

    • 5、GBDT

    • • 结果

    • 6、xgboost

    • • 结果

    • 7、Lightgbm

    • • 结果

任务

采用网格搜索技术对7个候选模型进行参数优化，并对各候选模型的性能进行评估。

代码实现

导入包

    import pandas as pd
    from sklearn.model_sel