Machine Learning Challenge:创建能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类的机器学习模型 源码

机器学习挑战 在深空太空中使用了九年,NASA开普勒太空望远镜一直在执行寻星任务,以发现我们太阳系之外的隐藏行星。 为了帮助处理这些数据,您将创建机器学习模型,该模型能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类。 文件索引 随附以下文件: :具有KNN分类器的模型1 :具有Logistic回归的模型2 :具有随机森林的模型3 :转储的经过训练的模型文件 GridSearch用于优化模型参数 对于KNN模型: param_grid = { "n_neighbors" : range ( 1 , 20 , 2 ), "weights" : [ 'uniform' , 'distance' ], "metric" : [ "euclidean" , "manhattan" ] } # Output of Best Estimator: KNeighbor