实例介绍
【实例简介】
压缩包主要采用随机森林算法处理adult数据集的分类问题，主要包含四部分，第一部分是由python编写的adult数据集预处理过程，第二部分是自己编写的随机森林算法处理adult数据集，第三部分是调用python中sklearn模块处理adult分类问题，第四部分是基于matlab调用5种机器学习分类算法分别处理adult分类问题比较哪种算法能够取得更好的分类效果。
【实例截图】
【核心代码】
Random_Forest
└── Random_Forest
├── excel_change.py
├── Matlab_xlr
│ ├── excel_run.m
│ └── ML_data2_trans.xlsx
├── ML_data2_test.csv
├── ML_data2_train.csv
├── ML_data2_trans.xlsx
├── ML_data2.xlsx
├── Random Forest
│ ├── ML_data2_test.csv
│ ├── ML_data2_train.csv
│ ├── ML_data2_trans.xlsx
│ └── Random_Forest.py
├── RF_sklearn
│ ├── ML_data2_test.csv
│ ├── ML_data2_train.csv
│ ├── ML_data2_trans.xlsx
│ └── RF_sklearn.py
└── 文本描述(首先阅读).txt
4 directories, 16 files
压缩包主要采用随机森林算法处理adult数据集的分类问题，主要包含四部分，第一部分是由python编写的adult数据集预处理过程，第二部分是自己编写的随机森林算法处理adult数据集，第三部分是调用python中sklearn模块处理adult分类问题，第四部分是基于matlab调用5种机器学习分类算法分别处理adult分类问题比较哪种算法能够取得更好的分类效果。
【实例截图】
【核心代码】
Random_Forest
└── Random_Forest
├── excel_change.py
├── Matlab_xlr
│ ├── excel_run.m
│ └── ML_data2_trans.xlsx
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├── ML_data2_train.csv
├── ML_data2_trans.xlsx
├── ML_data2.xlsx
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│ ├── ML_data2_test.csv
│ ├── ML_data2_train.csv
│ ├── ML_data2_trans.xlsx
│ └── Random_Forest.py
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│ ├── ML_data2_test.csv
│ ├── ML_data2_train.csv
│ ├── ML_data2_trans.xlsx
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