Article précédent a utilisé une forêt aléatoire pour classer les maladies, mais une version mise à jour. Cette fois, nous avons ajouté la normalisation des données et l'analyse discriminante des doublures (LDA). En outre, le rapport de classification et la matrice de confusion sont générés afin que vous puissiez voir le résumé des résultats.
Pour une explication détaillée et le code, veuillez consulter [Python] Random Forest Disease Classification-with LDA-.
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