本項目是數據的二分類分析，針對俄亥俄州診所患者出現與否數據集No-show-Issue-Comma-300k進行樣本的分類預測。首先進行特征探究，觀察里面的連續變量，布爾值變量以及字符串變量，并繪制不同變量的分布圖。然后對變量中的離群值以及明顯錯誤數據進行清洗，探究各變量與狀態變量之間的關系。最后分別用決策樹，SGD，隨機森林以及梯度Boosting對數據集做二分類預測，得到梯度Boosting在ROC_AUC指標下效果最好。

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github:https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-Case

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二分类预测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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