癌症诊断

  • 有一些微观数据，都是人体细胞内的数据
  • 中医：望闻问切
  • 西医：各种设备，检查一通
  • 无论中医还是西医：
    • 获取指标
    • 获取数据
    • 获取特征
  • 看病，通过，指标诊断
  • 设备越来越先进，获取更多微观数据、指标
  • 有一些病，先微观，变成宏观（感觉不舒服）
  • 量变到质变
  • 可以尝试找到围观数据和疾病之间的关系！
  • 使用算法寻找数据内部的规律
  • KNN调整超参数，准确率提升
  • 数据归一化、标准化，提升更加明显！

薪资预测

  • 属性清理，将没有属性删除
  • 一些属性是str类型的
  • pandas中map、agg、apply、transform这些都可以转变！
  • 建模
    • knn
    • knn.fit()
    • knn.predict()预测
    • knn.score()准确率，分类
  • 模型优秀，模型准确率更高
    • 超参数调整
    • 归一化、标准化
    • pandas.cut()，分箱操作，面元化操作，其实就是分类
    • 把相近的数值，归到一类中
    • 大学时候，体育成绩：优（90～100）、良（80～90）、中等（70～80）、及格（60～70）、不及格（<60）
    • 大学成绩，就是分箱操作。
    • 简明扼要。