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2026-09-03 18:19:42分类：今日新聞阅读(73)

1. 數據清洗

ETC交易數據可能包含大量重複或缺失值 ，需要鋪開數據清洗。以下是常見的數據清洗步驟 ：

去重：去除重複的交易記錄 ，確保每個平台地址隻裸露一次。 去重複 ：去除平台ID中重複的烈焰挂机辅助免费版字符
，如空格
、烟火科技鱼缸在哪里生产換行符等。 去空值：籌備缺失或異常值，確保數據的完整性。 2. 特征工程

在數據清洗落成後，需要鋪開特征工程以提取有用的特征。

平台ID 
：平台ID是識別交易平台的重要特征。 交易日期：交易日期反映了平台的烟火科技企业店活躍度和交易量 。 交易時間：交易時間可以反映平台的交易模式。 交易數量 ：交易數量是衡量交易活躍度的重要指標 。 3. 機器學習模型

為了晉升識別交易平台地址的準確率，可以使用機器學習模型
。岩火科技以下是一種常見的機器學習模型：

隨機森林（Random Forest）
：這是一種集成學習算法，通過構建多個決策樹來晉升模型的準確性
。 XGBoost ：一種高效的集成學習算法，適合籌備大規模的烟火是哪个平台數據。 4. 模型訓練和評估

使用訓練好的機器學習模型鋪開訓練和評估 。以下是常見的評估指標：

準確率
：模型預測正確的平台地址的比例 。 召回率：模型預測正確的平台地址的比例。 F1分數：準確率和召回率的調停平均值
。 代碼實現

以下代碼將展示從ETC數據集中識別交易平台地址的完整過程：

python

import pandas as pd

from sklearn.impute import SimpleImputer

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.metrics import accuracyscore, recallscore, f1score

導入數據集

data = pd.read_csv(ETC-Data.csv)

數據清洗

去重

data = data.drop_duplicates(平台ID, keep=first)

去空值

data = data.dropna()

特征工程

特征標準化

scaler = StandardScaler()

datascaled = scaler.fittransform(data[[交易日期, 交易時間, 交易數量, 平台ID]])

劃分數據

X = data_scaled

y = data[平台ID]

劃分訓練集和測試集

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)

模型訓練

model = RandomForestClassifier(nestimators=100, randomstate=42)

model.fit(Xtrain, ytrain)

模型預測

ypred = model.predict(Xtest)

評估模型

print(準確率:, accuracyscore(ytest, ypred)) print(召回率:, recallscore(ytest, ypred))

print(F1分數:, f1score(ytest, y_pred))結論 ↓點擊下方了解更多↓

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