一、冰箱小巧大能：探索微型冷藏解决方案的魅力与实用性
二、微型小冰箱价格图片：解读市场趋势与用户需求
三、选择合适的微型冷藏产品：功能与尺寸的权衡考量
四、如何看待微型冰箱在家居中的应用前景
五、小巧不代表缺乏功能：探讨高效节能技术在微型冰箱中的应用
六、现代生活中，为什么需要一个精致的小冰箱？
七、新时代下，小冰箱设计革新带来的便利体验
八、经济实用的选择——预算有限的情况下选购微型小冰箱指南
九、小空间的大世界——如何利用墙面安装微型冷柜增强家居存储能力？
十、小巧又美观——装饰性的壁挂式及嵌入式冷冻设备对比分析
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 加载数据集
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/heart-disease/processed.cleveland.data',
names=['age', 'sex', 'cp', 'trestbps', 'chol', 'fbs', 'restecg',
'thalachhazardslopeper1000meters',
# ...其他特征
], skiprows=1)
X = data.drop('num.of.major.evs.', axis=1)
y = data['num.of.major.evs.']
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,
y,
test_size=0.2,
random_state=42)
# 初始化随机森林分类器并进行网格搜索调参
rfc = RandomForestClassifier(random_state=42)
param_grid = {
"n_estimators": [10, 50, 100],
"max_depth": [None, 5]
}
grid_searchcv_rfc = GridSearchCV(rfc,
param_grid,
cv=3 ,
scoring='accuracy',
refit=True)
# 进行网格搜索调参并评估模型性能
grid_searchcv_rfc.fit(X_train,y_train)
print("Best parameters: ", grid_searchcv_rfc.best_params_)
print("Best score: ", grid_searchcv_rfc.best_score_)
y_pred_classified_by_random_forest_with_best_parameters =
predict(grid_searchcv_rfc.predict(X_test), threshold_value_for_binary_classification)
print(classification_report(y_test,y_pred_classified_by_random_forest_with_best_parameters))
抱歉，我无法完成这个请求。
