简介：本项目将此数据集用于训练和测试信用风险模型（对六种不同的机器学习算法进行训练和评估，模型分别是：SVC、决策树、极度随机树、逻辑回归、随机森林和梯度提升树），预测贷款人的信用风险。
简介：使用各种监督学习模型来预测PRT的股价并比较它们的差异。
简介：使用各种集成学习模型来预测iris的种类并比较模型之间的差异。
简介：使用各种聚类算法模型来预测wine的种类并比较模型之间的差异。
简介：使用决策树模型来预测毒蘑菇。
简介：使用朴素贝叶斯算法模型来预测wine。
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简介：使用各种监督学习模型来预测PRT的股价并比较它们的差异。
简介：使用各种集成学习模型来预测iris的种类并比较模型之间的差异。
简介：使用各种聚类算法模型来预测wine的种类并比较模型之间的差异。
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