Dataset之mushroom:mushroom蘑菇数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
Dataset之mushroom:mushroom蘑菇数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
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mushroom蘑菇数据集的简介
mushroom蘑菇数据集的下载
mushroom蘑菇数据集的使用方法
1、案例实现
mushroom蘑菇数据集的简介
mushroom蘑菇数据集属于UCI机器学习库的Mushroom数据集,也是XGBoost安装包中的demo数据集。总样本数为8124,其中6513个样本做训练,1611个样本做测试。并且,其中可食用有4208样本,占51.8%;有毒的样本为3916,占48.2%。关于特征,Demo中22维特征经过处理,变成了126维特征量。
每个样本描述了蘑菇的22个属性,比如形状、气味等等(将22维原始特征用加工后变成了126维特征, 并存为libsvm格式),然后给出了这个蘑菇是否可食用。
mushroom蘑菇数据集的下载
相关文章:Dataset:数据集集合(综合性)——机器学习、深度学习算法中常用数据集大集合(建议收藏,持续更新)
mushroom蘑菇数据集的使用方法
1、案例实现
ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
ML之xgboost:利用xgboost算法(自带特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
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