Python与机器学习（第2版）（微课版） 课件 5-06-应用拓展：利用身高、体重、性别数据实现肥胖分类_第1页
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项目背景|项目概述|学习目标|任务实施步骤应用拓展利用身高、体重、性别数据实现肥胖分类【数据挖掘应用】主讲人：陈清华01101111011010111101010000101101010100111101

熟练使用read_csv()从本地CSV文件读取数据；

熟练使用sklearn的preprocessing对数据进行预处理；

熟练使用sklearn分类算法对数据进行分类分析与预测；技能学习目标熟练使用sklearn的metrics评估模型的优劣。项目总体要求原始数据hws.csv肥胖分类分析多层感知机K近邻算法随机森林一、数据获取#coding:utf-8importpandasaspddf=pd.read_csv('hws.csv',delimiter=',')df.head()二、数据预处理归一化处理数值化处理数据集切分三、模型训练KNN随机森林多层感知机四、模型评估多层感知机K近邻算法随机森林还在等什么？马上动手实施肥胖程度判定项目吧~1.sklearn数据预处理2.sklearn机器学习算法：KNN

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