机器学习实践之男女声分类

    今天测试一个很经典的案例，算是对最近的几个算法的复习。下面就是使用SVC、KNeighborsClassifier、DecisionTreeClassifier、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier、GridSearchCV来进行测试，并获得score分值。

    可以参考这里，里面有数据和代码。Gender Recognition by Voice | Kaggle

1、数据探索

    voice的csv文件是3168*21，最后一列是标签男女，且所有数据没有空值。

2、数据转换

    将末尾的标签转为数值1、0，1代表male，0代表female。

3、数据处理

    将特征转为标准正态分布，使用train_test_split对数据进行训练测试分离。

4、逻辑回归分类LogisticRegression()

5、SVC分类SVC()

6、KNN分类KNeighborsClassifier()

7、决策树分类DecisionTreeClassifier()

8、随机森林分类RandomForestClassifier()

    9、GradientBoosting分类GradientBoostingClassifier()

10、GridSearchCV分类GridSearchCV()

    分数统计如下。