目录 1：淡水质量预测简介 1.1问题描述 2：数据预处理 2.1前置操作 2.2.1导包 2.1.2对运行环境进行设置,使其支持中文显示 2.1.3 使用intel加速组件，来加速训练和预测速度  2.2数据探索 2.2.1下载数据集  2.2.2读取用户相关的特征，转化为DataFrame对象并进行展示 2.2.3对英文字段进行因子化,处理为数字型变量 2.3数据预处理

淡水质量预测 1. 预测淡水质量1.1 问题描述1.2 预期解决方案1.3 数据集1.4 要求1.5 参考资料 2. 导入相关包3. 数据预处理3.1 读取并查看数据集3.2 正负样本数据比例查看3.3 数据类型转换3.4 相关性分析3.5 缺失值、重复值处理3.6 偏差值处理3.7 数据转换 4. 模型训练4.1 平衡数据及数据切分4.2 网格搜索模型参数4.3 模型训练4.4 结果可视化

1. 作业简介：淡水预测 1.1 问题描述          淡水是我们最重要和最稀缺的自然资源之一，仅占地球总水量的 3%。它几乎触及我们日常生活的方方面面，从饮用、游泳和沐浴到生产食物、电力和我们每天使用的产品。获得安全卫生的供水不仅对人类生活至关重要，而且对正在遭受干旱、污染和气温升高影响的周边生态系统的生存也至关重要。         在这个问题中，我们所需解决的是一个机器学习分类挑

目录 1 选题介绍 1.1 问题描述： 1.2 预期解决方案： 1.3 数据集 1.4 项目重点技术 1.4.1 Modin 1.4.2 Sklearnex 1.4.3 daal4py组件 2 数据集处理 2.1 导库导包 2.2 读入数据集和显示 2.3 数据转化 2.4 相关性分析及图像 2.5 缺失，重复，偏差处理 2.6 检查数据平衡性 3 模型训练 3.

1、项目简介 1.1、问题描述         淡水是我们最重要和最稀缺的自然资源之一，仅占地球总水量的 3%。它几乎触及我们日常生活的方方面面，从饮用、游泳和沐浴到生产食物、电力和我们每天使用的产品。获得安全卫生的供水不仅对人类生活至关重要，而且对正在遭受干旱、污染和气温升高影响的周边生态系统的生存也至关重要。 1.2、预期解决方案：         通过参考英特尔的类似实现方案，预测淡

一、项目简介 问题描述 淡水是我们最重要和最稀缺的自然资源之一，仅占地球总水量的 3%。它几乎触及我们日常生活的方方面面，从饮用、游泳和沐浴到生产食物、电力和我们每天使用的产品。获得安全卫生的供水不仅对人类生活至关重要，而且对正在遭受干旱、污染和气温升高影响的周边生态系统的生存也至关重要。 预期解决方案： 通过参考英特尔的类似实现方案，预测淡水是否可以安全饮用和被依赖淡水的生态系统所使用，

文章目录 1.项目简介1.1项目描述1.2数据集展示1.3预期处理方案1.4Intel加速组件介绍1.4.1 Modin1.4.2 Daal4py1.4.3 Scikit-learn1.4.4 XGBoost 2.数据探索2.1 数据集查看2.1查看数据描述性统计信息2.3将部分非数值型特征值转换为数值型特征值2.4数据可视化2.4.1 饼状图2.4.2 热力图2.4.3 条形图 2.5相

文章目录 一、项目简介1、问题描述2、预期解决方案3、数据集4、相关技术4.1、Intel oneAPI4.2、Modin4.3、daal4py4.4、sklearnex 二、数据探索与处理1、环境配置2、数据读取与分析3、特征相关性分析4、缺失值与重复值处理5、偏差值处理6、数据不平衡处理7、数据转换 三、模型训练1、数据切分2、参数设置3、训练模型4、结果分析与可视化5、保存模型 四、