Pronóstico de producción y producción de petróleo en yacimientos petrolíferos basado en aprendizaje automático AdaBoost, xgboost, lightgbm datos completos del código se pueden ejecutar directamente

 Explicación del proyecto: análisis de datos y visualización del pronóstico de producción industrial basado en aprendizaje automático, knn, regresión logística, árbol de decisión, aprendizaje integrado, árbol de aumento de gradiente de adaboost, SVC, xgboost_哔哩哔哩_bilibili

# 基于机器学习XGB svm LGBM knn的
from sklearn import preprocessing
import random
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn import preprocessing
from datetime import datetime
import time
import math
from matplotlib import pyplot
from sklearn.model_selection import train_test_split
from scipy import stats, integrate
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import numpy as np
import pandas as pd
import  matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.model_selection import learning_curve