機械学習に基づく油田石油生産と生産予測 AdaBoost、xgboost、lightgbm の完全なコード データを直接実行可能

 プロジェクト説明:機械学習、knn、ロジスティック回帰、決定木、統合学習、adaboost勾配ブースティングツリー、SVC、xgboost_哔哩哔哩_bilibiliに基づくデータ分析と鉱工業生産予測の可視化


# 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

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転載: blog.csdn.net/weixin_55771290/article/details/130308505