💡
原文英文,约200词,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
我最近完成了一个机器学习相关的迷你项目,旨在预测Instagram网红下个月的互动率是增长还是下降。项目包括四个部分:使用Selenium和Beautiful Soup获取数据、数据预处理、建模(线性回归、随机森林、XGBoost)和结果解释。
🎯
关键要点
- 最近完成了一个机器学习相关的迷你项目,旨在预测Instagram网红下个月的互动率是增长还是下降。
- 项目分为四个部分:使用Selenium和Beautiful Soup获取数据。
- 数据预处理包括数据清洗、特征工程、特征选择等,直到数据准备好供机器学习模型使用。
- 建模使用机器学习算法(线性回归、随机森林、XGBoost),并进行超参数调优。
- 对机器学习预测输出的结果进行解释。
➡️