Данные были собраны на северо-востоке штата Андхра-Прадеш, Индия. Этот набор данных содержит 894 выборки, набор обучающих данных состоит из 583 выборок, а набор тестовых данных состоит из 311 выборок. В наборе данных доступно одиннадцать (11) атрибутов, а атрибуты «Пол» и «Класс» являются номинальными атрибутами, а все остальные являются числовыми атрибутами. Последний атрибут — это поле класса, используемое для разделения набора данных на две группы в зависимости от того, есть у пациента..

Уроки Kaggle: сравнивайте алгоритмы ансамблей с точки зрения точности модели, надежности и обобщения. Реализация включена! Вступление Мы ранее обсуждали некоторые из распространенных способов использования возможностей прогнозирования моделей машинного обучения (ML). Эти методы в основном используются для улучшения обобщаемости модели путем разделения данных на конкретные схемы. Однако существуют более продвинутые методы повышения производительности моделей, такие как..