數據分析（三）實戰——分類模型（隨機森林與 AdaBoost ）

數據分析（三）實戰——分類模型（隨機森林與 AdaBoost ） 基本信息 數據預處理 觀察數據集特色 數據集劃分 特徵選擇 異常值檢測 離散化 標準化 模型訓練 分類器選擇 評估指標選擇 訓練過程 默認參數訓練結果 參數調整 最優訓練結果 結語 前言：根據我的的學習經歷，最無奈的就是前面學習了一大堆的零碎知識點，卻壓根不知道怎麼去使用，更不清楚前面所學的哪一個知識點能夠在哪裏派上用場。因此這第三

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