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applied machine learning COMP 598 mini project4

上传者: 2024-09-25 10:32:56上传 ZIP文件 840.71KB 热度 9次
交通预测方法在这个项目中,我们使用不同的分类器和预处理步骤来处理“旅行分类方法”任务。该数据集是康考迪亚大学私有TRIP数据集的增强版本,结合蒙特利尔OpenData的气态污染物数据和天气网络数据。性能比较了逻辑回归、前馈神经网络、支持向量机(SVM)和随机森林,随机森林的准确率最高,为72.7%,其次是神经网络(54%)、逻辑回归(53.5%)和SVM分别具有径向基函数(RBF)核(52.7%)。
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