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使用手写数字识别制作有偏的二分类数据集的过程和前几个小节一样,选择样本标签是否为9作为二分类是否为1的标准,接下来使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。 之后在训练集上训练逻辑回归算法,最后通过将X_test传入decision_function函数获得所有测试样本的分数值score(对于逻辑回归算法score = θT · xb) 。 前面使用的是通过digits手写数字识别构造的极度偏斜的数据集,不过通过roc_auc_score为0.98的结果来看,roc_auc_score对极度偏斜的数据分类问题不像精准率Precision和召回率 Recall这两个指标那样敏感,所以针对有偏数据的分类问题,还是非常有必要看一看精准率Precision和召回率Recall的。 本章针对极度有偏的数据进行二分类引出了很多新的评价指标。我们对于什么指标在什么情况下使用有了更加深刻的认识。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息,包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 当当网搜索页面爬取。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星(除了太阳)周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于UCI机器学习库。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一家全球超市4年的订购数据,包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。 从原始数据中删除了缺失值的样本,并且对连续值的范围进行了缩放。数据集共4177个样本,8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population 数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据集 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程(Python 数据科学和机器学习训练营) 创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
数据集下载请登录爱数科(www.idatascience.cn) 根据世界卫生组织(WHO)的数据,中风是全球第二大死亡原因,约占总死亡人数的11%。 该数据集用于根据输入参数(例如性别,年龄,各种疾病和吸烟状况)预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这个数据集涵盖了过去6年苹果公司的股价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 人口稠密的城市中超市数量在快速增加,市场竞争也很激烈。 该数据集记录了几家超市在3个不同分店中3个月的历史销售额,包含顾客性别、商品单价、销售数量、销售日期、总收入和顾客评价等信息。预测数据分析方法很容易应用于此数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 某社会实验内容为男人和女人签约嫁给一个他们以前从未见过的完全陌生的人。专家根据测试和面试对夫妇进行配对。 该数据集记录了十次该社会实验的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家汽车公司计划利用其现有产品(P1,P2,P3,P4和P5)进入新市场。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是对公司人力资源有用的数据集。公司记录员工的不同参数(例如满意度,薪水,晋升次数,离职等)。 该数据集可用于预测员工是离开公司还是留在公司。。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集提供了用于统计的欧洲领土单位命名,缩写为 NUTS(来自法语Nomenclature des Unités regiones 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 https://ec.europa.eu/eurostat/data/database
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家位于新加坡的第三方旅行保险服务公司的数据,用于预测索赔状态。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含北美2017年驾驶员在城市中寻找停车位的情况(只包含人口超过10万的城市)。 可以用本数据集识别停车存在困难的区域,并辅助城市标志牌的设置。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 共享单车在过去的十几年内在世界范围内得到了广泛的推广。 这份数据集是在2011-2012年收集的有关于每天的共享单车租赁信息,十年后共享单车市场或许发生了改变,但人们租赁共享单车的使用习惯会改变吗? 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据是从Google图书商店获取的。使用Google API来获取数据。数据集中为每本书收集了九种属性。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。