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机器学习饼图
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Python和boto3库从S3加载员工数据，进行数据预处理、特征选择和逻辑回归模型训练。训练后的模型结果被序列化并上传至S3，随后下载进行预测与评估，并绘制混淆矩阵。
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关键要点
- 使用Python和boto3库从S3加载员工数据。
- 进行数据预处理，包括删除员工ID和提取地区信息。
- 使用ColumnTransformer进行特征转换，标准化数值特征和独热编码分类特征。
- 通过SelectKBest进行特征选择，选择前5个最佳特征。
- 将数据集分为训练集和测试集，进行特征缩放。
- 训练逻辑回归模型，并将模型序列化后上传至S3。
- 从S3下载模型并进行预测与评估。
- 计算模型的准确率、精确率、召回率和F1分数。
- 绘制混淆矩阵以可视化预测结果。
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