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朱毅/air_quality_assessment
该项目旨在通过分析和建模空气污染相关数据，探索人口密度对空气质量的影响。项目使用了一个包含多项环境指标和人口特征的数据集，包括温度、湿度、PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO等变量。通过线性回归模型和随机森林分类器，项目实现了对空气质量的预测和影响分析，同时提供了模型评估结果和可视化图表，为理解空气质量与人口因素的关系提供了数据支持。机器学习期末报告2024-12-30
最近更新: 8天前朱毅/Framingham Heart Disease Prediction
这个项目旨在使用机器学习技术预测个体在未来10年内患心脏病（CHD）的风险。通过使用Framingham心脏研究数据集，项目采用逻辑回归和随机森林模型，分析年龄、性别、吸烟习惯、血压、胆固醇水平等健康和生活方式特征，以预测个体心脏病的发生概率。项目包括数据预处理、模型训练、评估，并通过混淆矩阵和ROC曲线等可视化方法展示模型的关键性能指标。机器学习期末报告2024-12-29
最近更新: 9天前