【源码】基于Python的分类模型项目

项目简介

本项目是基于Python的多分类模型系统，实现了多种机器学习分类算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、AdaBoost、梯度提升决策树（GBDT）、XGBoost和LightGBM等。项目详细实现了数据预处理、模型训练、超参数优化和模型评估等流程。

项目的主要特性和功能

• 多模型支持：支持逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost和LightGBM等多种分类模型。
• 数据预处理：具备数据读取、特征选择和特征预处理等功能。
• 模型训练与评估：支持模型训练、超参数优化和模型评估，可生成学习曲线、ROC曲线等。
• 通用函数库：提供用于特征选择、模型评估指标计算、学习曲线绘制等的通用函数和类。

安装使用步骤

数据准备

准备所需的数据集，并确保数据格式正确。

运行代码

按照目录结构，依次运行每个分类模型的Python文件。

查看结果

查看输出结果，包括模型评估指标、学习曲线、ROC曲线等。

超参优化

使用GridSearchCV或类似工具进行超参数优化，以找到最优模型配置。

注意事项

• 依赖库安装：确保已安装所需的所有Python库，如sklearn、xgboost、lightgbm等。
• 数据预处理与模型参数调整：根据实际数据集的情况，可能需要调整数据预处理和模型参数。
• 大规模数据集处理：对于大规模数据集，可能需要调整代码中的内存管理或计算效率。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】