《机器学习》综合实验五资源文件介绍
本资源文件是《机器学习》课程中的实验五（综合实验）相关材料，旨在帮助学生完成胎儿健康分类的机器学习实验。实验内容包括数据理解与清洗、特征提取与选择、模型构建与训练、模型评估与预测等步骤。
实验内容概述
- 数据理解与清洗：
- 对胎儿健康数据进行基本统计分析，检查数据量和缺失值情况。
- 通过图表展示数据分布，帮助理解数据特征。
- 特征提取与选择：
- 使用PCA（主成分分析）进行降维，减少特征数量，提高模型训练效率。
- 选择合适的特征作为模型输入。
- 模型构建与训练：
- 选择SVM（支持向量机）和Adaboost两种算法进行模型训练。
- 对比两种算法的性能，选择最优模型。
- 模型评估与预测：
- 使用测试数据集对模型进行评估，输出预测结果。
- 将预测结果保存到指定文件中，用于后续分析和提交。
实验报告结构
实验报告分为以下几个部分：
- 数据理解与清洗
- 特征提取与选择
- 构建模型进行训练
- 模型评估与预测
使用说明
- 下载本资源文件，包含实验所需的数据集和代码。
- 按照实验报告的步骤进行数据处理和模型训练。
- 根据实验要求，完成模型评估和预测，并将结果保存到指定文件中。
注意事项
- 实验过程中请确保数据集路径正确。
- 代码中可能需要根据实际情况调整参数。
- 实验结果仅供参考，具体分析需结合实际情况进行。
通过本实验，学生将深入理解机器学习的基本流程，掌握数据处理和模型训练的关键技术，提升实际问题解决能力。