【源码】基于Python的机器学习项目为CharityML寻找捐献者

项目简介

本项目借助机器学习方法，利用人口普查数据集进行分析和挖掘，旨在预测哪些人群愿意成为CharityML的捐献者，从而识别出潜在的捐献者群体。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对数据集进行清洗和准备，处理其中的缺失值和异常值。
2. 特征工程：提取和创造有意义的特征，以提升对捐献意愿的预测效果。
3. 模型训练：运用多种机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）进行模型训练。
4. 评估与优化：通过交叉验证等技术评估模型性能，并对模型进行优化，提高预测准确率。
5. 结果可视化：利用可视化工具展示模型性能和特征重要性等信息。

安装使用步骤

前提条件

需安装Python及其科学计算库，包括NumPy、Pandas、scikit - learn和matplotlib。同时，要安装iPython Notebook以运行项目。

步骤

1. 下载项目文件，解压后放置在一个文件夹内。
2. 打开终端或命令提示符，进入项目文件夹。
3. 运行命令 jupyter notebook finding_donors.ipynb 启动Jupyter Notebook。
4. 在Jupyter Notebook中，会看到项目的初始代码和一些待完成的空白部分，按照指导完成代码填写。
5. 运行每个代码单元，观察输出结果并按需调整。
6. 使用 visuals.py 文件中的函数进行数据可视化，以更好地理解数据和模型性能。
7. 完成所有步骤后，可使用训练好的模型进行预测，并评估模型性能。

下载地址

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