热门
最新
红包
立Flag
投票
同城
我的
发布
《Python 实现 PCA（主成分分析）和 MLP（多层感知机）进行多特征分类预测》
用于简化数据，通过保留最大方差的特征来减少特征空间的维度，而。降维后的特征数与保留的方差成反比，选择合适的压缩程度是关键。模型进行分类，模型表现良好，提供了良好的分类准确率。的超参数调优，可以考虑应用网格搜索或贝叶斯优化。增加更多的特征并评估其对模型性能的影响。我们将生成一个用于分类的合成数据集。将生成的数据集划分为训练集和测试集。的表现，确保包含足够的数据进行训练。可视化数据（前两个特征，仅为示例），以寻找更有效的数据表示方式。降维简化了特征空间，然后用。数据集的大小和特征数会影响。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143826997
该项目结构设计主要有哪些模块(多选)
0 人已经参与 已结束
数据目录 (/data)
0人
数据预处理模块 (/preprocessing)
0人
模型构建模块 (/model)
0人
训练模块 (/training)
0人
模型评估模块 (/evaluation)
0人
模型优化模块 (/optimization)
0人
辅助工具模块 (/utilities)
0人
主入口 (main.py)
0人
说明文档 (README.md)
0人
其它补充
0人
CSDN App 扫码分享
评论
点赞
- 复制链接
- 举报
