基于python机器学习来预测含MLP决策树LGBM随机森林XGBoost等

基于python机器学习来预测含MLP决策树LGBM随机森林XGBoost等-视频介绍下自取

内容包括：

基于机器学习预测学生考试成绩

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该代码python语言编写，代码实现了基于机器学习模型对学生学习数据的预测。具体包括两个部分：训练部分和预测部分。

训练部分：

1. 数据加载与预处理：从CSV文件中加载学生的学习数据，包括课程数量和学习时间，目标是预测学生的考试分数。数据首先被加载并进行基本的清洗与整理。
2. 特征工程：使用学生的课程数和学习时间作为特征输入，预测其考试分数。
3. 模型训练：使用多种机器学习模型进行训练，包括线性回归、随机森林、LightGBM、支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、决策树、梯度提升树（GBM）、人工神经网络（MLP）和XGBoost。每个模型的训练结果都通过测试集上的得分进行评估，并存储每个模型的结果。

预测部分：

1. 模型加载与预测：通过PyQt5构建了一个简易的图形用户界面（GUI），用户可以输入课程数和学习时间，系统将通过训练好的模型预测相应的考试分数。
2. 界面设计：界面包括输入框和按钮，用户输入课程数和学习时长后，点击“预测”按钮，系统将输出预测的分数。

总结：

该系统利用多个机器学习算法对学生的学习数据进行建模和预测，用户通过简易的图形界面输入数据，系统返回预测的考试成绩。训练部分展示了不同算法的表现，并通过柱状图可视化了各模型的预测效果。

下面几个代码原理同上

基于python机器学习预测葡萄酒的品质含MLP决策树LGBM随机森林XGBoost等

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基于python预测牛奶的品质含MLP决策树LGBM随机森林XGBoost等

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用python来预测螃蟹的年龄

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