radiation_prediction_with_boosters and lstm.ipynb

数据可视化特征工程数据预处理集成学习

使用集成学习模型xgboost、lightGBM、Catboost以及深度学习模型LSTM预测目标变量（因子），通过丰富的EDA、数据预处理、特征工程、特征选择、参数调优、模型对比分析、可视化分析（箱图、密度图、pair plot、）等步骤来进行整体的合理评估和分析。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

radiation_prediction_with_boosters and lstm.ipynb

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载