泰坦尼克号生还者预测机器学习二分类算法+LSTM+GRU ()
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import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import metrics
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error # 评价指标
特征数值化
def read_dataset(data_link):data = pd.read_csv(data_link, index_col=0) # 读取数据集,取第一列为索引data.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除掉三个无关紧要的特征labels = data['Sex'].unique().tolist()data['Sex'] = [*map(lambda x: labels.index(x), data['Sex'])] # 将字符串数值化labels = data['Embarked'].unique().tolist()
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