通过机器学习中特征工程的分析与研究，对数据进行缺失值处理，在处理缺失值的时候，使用了随机森林算法进行数据补充，然后进行归一化，标准化等特征预处理，最后使用降维操作，与原维度数据进行对比，通过matplotlib对数据进行可视化，使用sklearn，学习曲线确定接口超参数，使用嵌入法对特征矩阵进行选择，能够提高模型运行时间的同时，保证预测准确度声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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