旧金山犯罪分类预测

本次任务用到了现有旧金山犯罪的特征数据(sf_crime_data)进行分析。sf_crime_data里面包括train与test两部分,其中train部分中每条数据包含9条信息特征,test部分中包含7条特征信息。

通过本任务,您将掌握以下内容:

    1.掌握朴素贝叶斯算法的原理。

    2.掌握如何完成特征预处理。

    3.建立模型。

    4.模型优化。


  • 教学老师:平台默认讲师
  • 任务难度:
  • 主题分类:数据挖掘与算法
  • 预计学习时间:5h
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  • 01
    Python旧金山犯罪分类预测
    本次任务主要用朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型对旧金山犯罪分类进行预测。
    5h
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