ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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首页 > 刊期 > 2024 > 6期 > 综合：探索与发现
基于机器学习的分类模型预测对比
周 鑫，张 旗

【摘要】本文针对分类问题，使用支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、K近邻六个基础的机器学习分类算法，根据性别、年龄和级别等相关特征，对泰坦尼克号的乘客幸存与否进行预测，并在实验和结果中比较不同机器学习分类模型的差异优缺点。通过实验对比，支持向量机表现出了最好的性能，在准确率、精确率、召回率和 Ｆ 值中都取得了较高的值，而 Ｋ近邻性能表现最差。


【关键字】机器学习；分类模型；预测；数据处理


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