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【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingClassifier集成学习

什么能有效地解决分类问题,特别是在数据复杂、特征多样的情况下?

面对这个问题,许多人可能会想到复杂的神经网络或深度学习方法。然而,有一种称为“梯度提升分类器”(Gradient Boosting Classifier)的算法,以其高准确度、灵活性和易用性赢得了大量用户的青睐。

假设在一家医院中,医生需要根据患者的几项生理指标(如血压、心率、血糖等)预测患者是否患有特定的疾病。传统方法可能会采用经验判断,但这种方法准确度有限,易出错。

血压心率血糖年龄是否患病
120806.145
110795.840
130896.450
115756.042
125856.348
112785.941
135916.652
118766.143
128876.247

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